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1.项目都是自己做的吗2.rag这边是你做的吗3.向量化不是用milvus本身的模型，自带的吗？面试官提问问题4.入库流程的是自己做的吗5.文件读出读进内存里面，中间的适配器用的什么6.转换的用的什么能力7.精排取的交集还是并集，混合检索的，权重算的吗8.有没有遇到什么case9.有没有招不回的情况答得 检索侧和生成侧 两边的原因可能；语义分块太大；知识库里面没有；语义表述对齐，query表述口语化10.关键词检索BM25算法11.图文检索的用到什么策略吗12.持久化RDB算法和AOF细致讲下13.程序运行内存分布答得：jMM内存结构及数据存储类型aicoding 压测工具，python写，终端测试，生成文档和测试用例结果

攒人品中，祝大家都能拿到满意的Offer！1.redis为什么快2.缓存击穿、缓存穿透3.数据一致性如何保证？为什么先更新数据库，后删缓存？4.在Redis上是更新数据还是删除数据，为什么？5.缓存删除失败，使用Kafka发送消息的流程6.做过压测吗？你认为目前的性能瓶颈是什么？7.哪些信息需要存在Redis中8.如果Redis更新成功，数据库更新失败了怎么办？有做相关的功能吗？9.如果数据库更新失败了，那如何解决用户已经下单，但数据库里没有订单的问题？10.超时关单如何实现？11.用户支付成功了，但数据库内没有订单怎么处理？12.如何解决消息队列消费失败、消息丢失，如何保证幂等性13.多级缓存的目的和应用场景是什么？14.如何保证本地缓存和Redis的数据一致性？广播的内容是什么？15.限流操作如何实现？滑动窗口16.如何设置全局唯一ID，这几种方式在分库分表的时候都有什么优劣？如何优化路由？17.如何加速获取全局唯一ID？未分配的ID存在哪里？18.短期记忆和长期记忆是什么？为什么不直接把文档扔给大模型？19.平时如何使用AI？你如何看待AI？

1.自我介绍2.rag流程讲下3.基于什么框架搭建的4.ppt智能体怎么做的，是只是部署了吗；做了那部分流式，提示词约束，前后端联调5.分块策略讲下，为啥切分还要设置 固定字符6.为撒选择768维度7.讲下embeindg模型原理，transfomer原理；讲下decoder encoder面：本质上decoder就是一个embedding8 milvus原理BM25算法9.讲下欧式距离 内积 向量i相似度底层怎么计算的讲了内积，分解维度向量，点乘相加10.skill讲下渐进式纰漏，为撒大模型可以决定使用哪个答得意图识别，工具排名，然后选择上面的skill调用11.假设sse输出，前端突然关掉页面，后者服务宕机；并且传输的分片，需要长时间等待（LLM或者文生图这样的模型）（现在一起上传前端）提示网络层去做答得：中间件存储面：可以在网络层加心跳机制12.选择一个你擅长的点openclaw claude13claude的skill有哪些；14.你觉得claude有哪些可以拓展的点答得记忆和skill，和项目风格和上下文对齐15.function call mcp skill 调用有什么区别16.openclaw除了定时和skill还用过其他的功能吗17.用aicodeing多吗，用的什么模型；讲下aicoding思路，知道热更新机制的模块吗；glm5，中转节点先架构，python，必须简单运行，先写总体文档，列出要考虑生成环境的点9.2终端再分模块开发限制9-13min18.生产环境考虑的点kafka的一套，有序，幂等，消息丢失；并发；内存存储，服务宕机重启，数据丢失19.为啥要再生成一份项目交付md把需求md覆盖了，生成了个总结的文档主要拷打了底层微调也有问，和transfomer架构kqv和中间额层，和具体用哪个通用大模型的关系

祝大家都能拿到满意的Offer！1.拷打论文2.拷打实习3.拷打项目检索用到了embedding吗 用的是什么模型?embedding这个模型怎么训练的?4.解释bge reranker精排和embedding区别?5.解释graphrag和rag区别6.解释多模态schema7.手撕mha带mask写了个大致思路8.手撕rope