ps：如果这篇帖子对于还在找工作和找实习的你有所帮助，可以关注我，给本贴点赞、评论、收藏并订阅专栏；同时不要吝啬您的花花Redis 不使用 B+ Tree 作为存储数据结构，核心原因是 B+ Tree 的设计初衷与 Redis 的核心定位、使用场景完全不匹配，Redis 更侧重内存中的高效读写、低延迟操作，而 B+ Tree 是为优化磁盘 IO 设计的结构，二者适配场景存在本质差异，具体原因如下：设计目标与场景适配性不符：B+ Tree 是为磁盘存储场景设计的平衡多路查找树，其核心优势是通过“非叶子节点仅存索引、叶子节点链表连接”的结构，减少磁盘 IO 次数，适配数据库（如 MySQL）等需要...

打算找暑期了，把项目包进了之前的一个小厂实习，佬们帮忙看看简历

总时长35分钟，无手撕，感觉遇到KPI面了，唉35分钟一直在问实习，八股就问了下面的1.redis与数据库的缓存一致性2.redis的zset数据结构3.redis的两个持久化机制4.分布式cap理论5.什么时候ap，什么时候cp6.进程线程协程问怎么没手撕，说一面撕过了，业务是应用宝游戏商城，后面过了还有一面技术面，问面试表现，说挺顺的，可以再关注一下运维数据，然后问转go有难度嘛，就结束了

1、项目里负责的边界是什么？哪些内容是亲手实现或验证的？我负责的边界一般分成四块：Agent 主链路、RAG 检索链路、工具调用层和效果评测。主链路包括 query 理解、路由、上下文构造、结果生成；RAG 这块包括文档清洗、切片、召回、重排和 prompt 拼接；工具调用层包括 function schema 定义、参数校验、执行封装和失败重试；评测这块包括 badcase 回流、离线测试集和线上日志分析。亲手实现的部分主要是在线链路和评测闭环，比如 query 改写、混合检索、rerank 接入、上下文压缩、工具调用编排、token 统计、失败样本分析。验证过的内容包括不同 chunk 策...