我还记得24年研究RAG的时候，压根没有想到，后来技术的发展，大模型的上下文能长成现在这个样，而且随着技术进一步发展，其实Memory的加入确实能让Agent的上下文能力变得很强，但真当面试时如果被问到这个问题，你得清楚，其实是一个非常典型的面试陷阱。（我准备的答案在文末）为什么这么说？如果你跟风回答“会”，面试官很容易判断你缺乏工程落地经验，也没有真正考虑过成本问题。但如果你回答“不会”，面试官往往又会继续追问：既然不会，那现在模型拼命把上下文窗口做到几百万Token，难道方向错了吗？RAG还有存在的必要吗？你会觉得，这道题似乎怎么回答都不对：说“会”，显得外行；说“不会”，又像是在否定技术...

做过很多的项目，也有一段实习，但是投递就几乎没啥反应，是简历问题吗？大家帮忙看看吧想做AI产品

一面自我介绍实习介绍仿分布式事务分布式事务中间件接口幂等性traceId是怎么生成的，你是怎么保证traceId唯一的雪花算法能保证同个时间戳下id唯一吗？雪花算法+redis双id如果是moka这种招聘软件他是基于什么字段来分库分表的除了负载均衡，一致性哈希比这个哈希算法还有什么优势吗深分页多用户场景数据推送存在的oomsql优化那 Mysql 的索引是什么样的数据结构呢？它为什么会能够加快查询？数据结构是什么样的？数据结构b +树的一个叶子节点有多大？索引失效。有哪些场景？你刚刚提到的这个 between 之类的是有这么一个场景的，比如说我确实就要查询创建时间是从 25 年9月到 10 月...