中移信息体检

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）...

  史上最尬，没有之一😂 我是社招。

大四学院本 想冲刺一下春招但是学历直接被刷不知道是不是简历问题有没有牛油帮忙锐评一下

额，全程拷打项目几乎没有纯八股相关的八股：redisson分布式锁相比于set nx的好处completableFuture与future相比有哪些不同说一下aoprabbitmq延时队列是怎么实现的手撕：删除链表重复元素II（昨晚喝了酒，我还以为是约的下午面试，早上九点起来发现是十点的面试，我嘞个豆