共比邻AI后端实习一面面经

1.自我介绍
2.智能体项目里WebRTC方案是什么,如何实现的
3.ASR/TTS是如何集成的,对话是如何实现的
4.智能体上下文管理是怎么做的
5.稀疏向量和稠密向量的理解(脑袋空白)
6.向量数据库索引的选择,向量维度选择
7.聊聊GMP模型
8.第二段实习主要内容,SQL如何优化的
9.索引失效的场景
10.MySQL索引底层数据结构
11.B+树范围查询的优势
12.项目是如何压测的,压测的链路有哪些,结构如何
13.Redis高性能的原因
14.防超卖方案展开聊聊
15.除了本地信息表外的其他一致性方案
16.分布式锁实现方案,聊聊你用过的
17.kafka如何实现信息可靠性机制(没咋看信息队列,掰扯了一些乱七八糟的)
18.反问
没有手撕算法,问完就开始介绍业务了,感觉蛮顺利的
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