我自己做了一个 AI 后端项目 Mini-Doubao 。这个项目不只是“调用大模型接口聊天”，而是围绕真实工程问题做了完整实现，包括：SSE 流式对话RAG 知识库检索Agent 工具调用闭环多轮会话上下文管理线程池隔离与异步收尾邮箱验证码注册/登录/找回密码项目背景基于火山引擎（豆包模型）API 构建。目标是做一个“可对话 + 可检索 + 可扩展工具能力”的系统，并解决 AI 场景中常见的工程问题：长连接、异步任务、上下文成本控制、服务稳定性等。核心能力1）RAG 异步摄入链路文档上传后通过 RocketMQ 异步处理完成“解析 -> 切片 -> Embedding ->...

年前一面通过，后面问是否考虑外包岗位，撤回的消息说的是“没办法，学历是硬性指标”，难绷那你面我干啥呢，浪费双方时间，你早说是外包岗我还接你面试干啥😂

我还记得24年研究RAG的时候，压根没有想到，后来技术的发展，大模型的上下文能长成现在这个样，而且随着技术进一步发展，其实Memory的加入确实能让Agent的上下文能力变得很强，但真当面试时如果被问到这个问题，你得清楚，其实是一个非常典型的面试陷阱。（我准备的答案在文末）为什么这么说？如果你跟风回答“会”，面试官很容易判断你缺乏工程落地经验，也没有真正考虑过成本问题。但如果你回答“不会”，面试官往往又会继续追问：既然不会，那现在模型拼命把上下文窗口做到几百万Token，难道方向错了吗？RAG还有存在的必要吗？你会觉得，这道题似乎怎么回答都不对：说“会”，显得外行；说“不会”，又像是在否定技术...