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...

这个叫龙湖数科的是什么78公司啊，前一秒投递完，后一秒我去看投递记录已经挂了。这真的让我感觉很恶心，纯是在戏耍人。

我是犯天条了吗？大佬们

为什么？因为面试官对你们的预期不一样。 985 同学的策略：挑一个方向做深 面试官看到 985 的简历，默认你基础不差。他会直接往深了问："你的向量检索用的什么算法？HNSW 和 IVF 的区别是什么？为什么选这个？" 所以 985 做项目应该：  选一个细分方向（比如 RAG 的检索优化、Agent 的工具调用可靠性） 读 2-3 篇相关论文，把论文里的方法实现到你的项目里 写清楚 benchmark：和 baseline 比提升了多少  推荐项目方向：  RAG 检索优化：对比不同 chunking 策略 + 重排序算法的效果 Agent 可靠性：设计工具调用失败时的 ...