苏小研线下面试

分享一下近来的思考。 对于转行还是有点噱头的，只是想在互联网从事一个不那么代码的岗位，不是有多讨厌而是心有余而力不足。心有余指的是我现在仍为AI届层出不穷的好玩东西感兴趣，愿意去尝试；力不足指的是以大厂为奋斗目标自己无法以纯粹的方式踏进。可见我如同诸多双非学子一般，渴望有天自己进入大厂务职，那给我带来的薪资和光环是我时刻都在幻想的。可进去又怎样？一山比一山高，挣钱是本质需求，这么看来拼命进大厂也无可厚非。 不说少数情况和岗位差异，我觉得可以达成一个共识，想多挣钱->努力进大厂。那么我是否可以利用过往开发经历结合现在的大模型时代，以所谓的技术工程为背景在大厂寻找一个非研发/开发的岗位呢，不...

两个项目一个是黑马点评 一个是随便找的agent项目 黑马点评讲解看了一半有必要看完么或者换一个别的项目 那个agent项目也只是看了一半 友友们给点建议😭 格式问题和内容问题都可以谢谢了😭

1. 自我介绍2. 前期用 Milvus，后期切到 FAISS，可能是什么原因？答案：Milvus 更适合服务化、分布式、多租户、海量向量管理场景，提供索引管理、持久化、过滤查询、集群扩展和运维能力；FAISS 更偏本地高性能向量检索库，轻量、可控、部署简单，适合数据规模没有大到必须上分布式、但对延迟和工程可控性要求比较高的场景。如果项目早期用 Milvus，可能是为了快速验证向量库能力，支持元数据过滤和服务化接口；后期切到 FAISS，可能是因为数据量可控、线上环境更希望减少外部组件依赖，或者 Milvus 的运维成本、资源占用、冷启动、版本兼容不符合需求。FAISS 的优势是本地化部署简单...