面试官人超好，最后主动给我讲了面试反馈建议，全程没有问八股，都是问的技术选型/ai发展等等，收获巨大，早点上次的阿里国际也去面面了（被我睡过头鸽掉了）秋招一定再冲一下阿里简单做一下自我介绍。为什么要做 RAG 知识库这个项目？项目技术选型为什么选用 MySQL、Redis、Kafka 这些组件？除了 ES 做向量检索，还了解其他实现方案吗？做 RAG 链路，社区有没有其他现成 / 流行的方案，有没有做过调研？项目中比较有挑战的地方是什么？数据清洗、日期提取这个问题是怎么发现的？为什么不自己部署一个模型，而是用 DeepSeek API？会结合实时检索内容发给大模型吗？是模型自身检索还是 age...

最近才准备开始投，没实习，八股只看了一点点形势有点严峻😇

面试官想看到的不是 AI 有多聪明，而是你作为“架构师”和“技术主导者”的思维过程。AI 只是你的高级键盘，技术选型、边界划分和兜底策略必须由你来掌控。对于学生来说，虽然不一定有真实的工业落地经验，但面试一定会要求你能把项目做深、做闭环。一、核心四步法无论遇到什么 AI Coding 题目，都可以按下面四个步骤来组织你的 Prompt 和思路：Step 1：定义边界与骨架 —— 展现全局观不要一上来就让 AI 写逻辑，而是先写 Prompt：“我现在需要写一个高并发下的 XXX，功能如下：XXX”目的：先把数据结构定下来，这叫“谋定而后动”。Step 2：选择并指挥核心模型 —— 展现技术掌控...