这些都是在牛客上看到别人发的面经中涉及到Caffeine的面经，我截取下来做了个汇总，可能不是很全面，也很感谢写面经的同学一、Caffeine 基础相关Caffeine 的原理、特性是什么？Caffeine 缓存主要存储什么数据？Caffeine 缓存的数据具体是怎么添加的？二、Caffeine 与其他组件的区别Caffeine 与 HashMap 的区别？Caffeine 与 Guava Cache 的区别？Caffeine 解决了 Guava 的哪些问题？Caffeine/Guava 等本地缓存与 Java 普通哈希方法的区别？Caffeine 与 Redis 缓存的区别？三、Caffei...

1. 做自我介绍，并确认两个项目是个人独立开发还是学校项目？2. 从产品视角说明旅行规划助手项目的定位、能力、技术方案及需求解决办法？3. 追问1：旅行规划助手项目是否经过体验，效果如何，存在哪些问题及后续改进方向？4. 追问2：以“深圳玩三天预算3500元”为例，智能体能否满足需求，如何控制价格及响应时间？5. 知识库答疑助手项目是否为比赛，介绍技术方案（如RAG、混合检索、微调等）？6. 追问1：知识库答疑助手项目微调数据集的设计方法及测试集情况？7. 追问2：知识库答疑助手项目最终准确率及采用混合检索的原因？8. 追问3：知识库答疑助手项目向量模型和微调模型的选择依据及部署方案？9. 是否使用过多模态处理方式，图片识别的准确性及实现方法？10. 追问1：是否使用过Coze、Dify、N8N等低代码平台及使用程度？11. 确认实习时间（一周5天、持续6个月、1月初到岗的具体日期）？反问1：具体产品实习生进去负责哪个模块答：智能体 Demo 搭建、测试打标反问2：车载主要是负责端侧还是云端答：团队主要是负责云端，不涉及端侧

之前以为这种情况都是网上开玩笑的，现在真让我遇到了