上上迁

提到算法工程师面试，第一反应就是“头疼”——不仅要懂模型架构、推导数学公式，还要和开发岗一样手撕代码。面对题海战术，很多人看到 LeetCode 上两三千道题就发怵，其实大可不必。面试官让你手撕代码，核心是考察你的逻辑思维、代码规范、边界条件处理以及沟通能力，而不是看你是不是个无情的背题机器。首先，必须夯实基础。对初学者来说，树、链表、双指针， 永远的神，虽然有些老，但里面的考察非常经典，是国内大厂面试的基石。重点就是 链表反转（各种变体）、二叉树遍历、栈与队列的相互实现。中阶就是Hot 100，哈希表、双指针、滑动窗口、动态规划（背包问题、打家劫舍系列）、回溯算法（排列组合问题），这其中难免...

空了好多，还是给苍穹外卖写上了我想再做个别的项目替换掉这个外卖接下来是做微服务好，还是做个AI好啊

之前在公司混了三个月，做的活主要是mt看到啥想到个东西就让我去做了，比如写写工具或者看到个数据没及时更新就叫我去写个定时任务刷刷数据啥的，属于是没有也不打紧的那种需求，唯一一个比较完整的有数据指标需求是看组里文档和代码学的，属于提效项目而且组里我能接触到的代码都是内部平台基本没什么并发量，也没太多技术，就是crud，三个月连redis都没摸到过😅🐀想问下找暑期面试官会愿意听内部平台的内部逻辑业务吗

说实话，这道题放在以前，我的反应都是：不就是向量数据库加个大模型吗？但我也清楚，如果真这么答，基本等于告诉我只会调API。真正的生产级RAG是一套精密的工程系统。今天把它拆成四个模块，帮你建立一套完整的面试作答框架。模块一：数据清洗与离线索引垃圾进，垃圾出。原始数据里混着乱码和格式错乱的PDF，模型不可能检索得准。语义分块是第一个优化点。过去按固定字符数切分（比如500字一段），经常把一句话拦腰截断，语义全丢。现在要根据标题、段落结构甚至用模型来判断断点，保证每个分块语义完整。进阶策略是父子块检索：把文档切成小碎块用于检索（精度高），但喂给模型时把它所在的父块一并带上（上下文全）。小块检索准，...