在开发大模型（LLM）相关应用时，我们经常会遇到一个棘手的问题：随着流量的增加，原本响应迅速的 Web 服务，突然变得极其缓慢，甚至出现大面积的 502/504 超时。 很多开发者第一时间会去检查 Redis、数据库或模型推理接口，却忽略了一个架构上的隐患：你是否将 AI 接口调用直接塞进了公共的业务线程池中？ 一、 致命的“资源枯竭”：一个真实的事故现场 假设你正在使用 Spring Boot (Tomcat) 开发一个 AI 聊天机器人。你的系统接收请求并执行以下两步：  业务操作：查询用户配置（耗时 10ms）。 AI 调用：请求 GPT-4 API（耗时 5s）。  Tomcat 默认...

不过大厂的面试确实比小厂能学到更多

30道选择题 + 1道 Prompt 题，60分钟，总分100。选择题考的是行测，Prompt 题是花店订单计算，还好把prompt题拍下来了 选择题是：言语理解、数字推理、数量关系、判断推理、资料分析 Prompt 题：花店订单计算器 这道题要写提示词让 AI 算花店订单费用 规则梳理一下：  花束分三档： 枝小束基础价 ， 枝中束 ， 枝大束  花材加价：玫瑰 /枝，百合 /枝，向日葵 /枝，康乃馨不加 会员花材加价打八折，有小数直接去掉（向下取整） 包装：豪华 ，礼盒 ，普通不加 配送： 公里内免费，超出部分每公里  块，不足  公里按  公里算，自提免费 节日（情人节/母亲节）：花束费...