在开发 AI 对话应用（如调用豆包、GPT 等 API）时，我们常面临一个核心问题：AI 本身是无状态的，如何让它记得用户的历史对话，且在高并发下依然保持极速响应？ 一、 核心痛点：为什么 AI 需要“记忆”？ 调用大模型 API 时，模型不会自动记录之前的聊天记录。为了实现“多轮对话”，我们必须在每次发送请求时，把历史消息一并传给 API。这就引出了三个挑战：  性能：频繁的数据库查询会拖慢响应速度。 上下文窗口：模型有 Token 上限，不能无限制地堆积历史。 成本：发送的上下文越多，消耗的 Token 越多，费用越高。  二、 四种演进方案深度解析 1. MySQL 单库方案（起步阶段）...

这几天疯狂在boss直聘和应届生上投简历，结果一个回复都没得，是不是简历有啥问题😭，主要投的都是产品岗，求友友们帮忙看看

1.自我介绍2.实习经历拷打,主要拷打ui自动化测试和接口自动化测试3.Redis都有什么数据结构4.针对用户登录使用Redis存储登录信息设置测试用例5.常用的测试工具6.使用AI生成测试用例对于业务不理解应该怎么办7.GET和POST区别8.常用的测试工具9.MySQL的左连接右连接10.栈和队列区别11.集合和列表的区别12.两个简单sql13.算法四选一