快手 Java后端 一面挂

下面用提问的方式分别从加载，切割，嵌入，储存，检索，评估几个角度连环问，感觉可以判断掌握RAG的程度，博主也在学习，轻点喷1.加载1.1加载纯文本如何加载？1.2加载doc怎么加载？ 要是想强调结构呢1.3加载pdf怎么加载？1.4要是pdf里面有图片呢？1.5要是pdf的一页里面有图片，文字，图片里面还有文字呢？2.切割2.1怎么切割？重叠程度怎么设置，分片大了会怎么样，小了会怎么样？3.嵌入3.1常见的嵌入模型有哪些？3.2对于稀疏向量的嵌入，了解过吗？4储存4.1常见的向量数据库了解过吗4.2企业级一般用哪个向量数据库4.3了解过索引吗？图索引，倒排索引了解过吗4.4第二范式，余弦相似度，向量内积，了解过吗，是干嘛的？5检索5.1多路召回，索引增强重排了解过吗？5.2粗排，精排了解过吗，用什么模型？6.评估6.1常见的评估框架有哪些？6.2评估一般看哪几个指标？忠诚度，相对性，精确性？7其他7.1图RAG了解过吗？为什么要用它？7.2多模态RAG怎么实现？？了解过吗7.3llamaindex专注于该领域，有了解过吗？

即上次二面被藤子问go问趴下之后又被捞起来了，总算是遇到了一个超级无敌巨好的面试官，特别特别平易近人，上来就定个基调说这次面试我们就是聊聊天，你别紧张，我们都开心一些，面了一小时，结束之后互相说很开心很开心，客气了半天，面完秒过，非常感谢面试老师部门先不便透露上来先介绍agent相关的项目，感觉面试官对agent特别感兴趣，他们组虽然是后端，但似乎是做agent相关的开发，完全没有问我传统后端的项目1有哪些手段和方法保障项目中的数据安全（在有agent的后端项目中，比如agent生成了危险的sql，或者访问了危险文件）2你是否了解在市面上上述问题有哪些解决方案，学术界呢？3这个项目遇到难题你是...

1、介绍项目2、项目底层数据来源，数据量，全量还是增量，计算引擎3、spark执行原理4、spark和mr最大的区别是什么5、缓慢变化维是什么，怎么处理6、维度建模(雪花模型 星型模型)，数仓开发为什么使用维度建模7、数仓的分层架构，各层之间的区别，依赖关系，维度表放在哪里8、OLAP引擎9、为什么想做数仓10、数据质量(dqc sla)11、如果没有按时产出，原因可能是什么?(我答的是任务失败导致的 比如数据倾斜面试官说还可能由于上游数据没有及时产出)sql手撕1、判断主键唯一性怎么写代码(selectuserid spuid count)2、连续登录问题

在 Claude Code、Cursor 等 AI Agent 工具的使用过程中，MCP（Model Context Protocol）与 Skill（Agent Skill）是两个高频出现的能力扩展概念。二者看似都是为了增强 AI 的能力边界，但在设计哲学、技术架构和适用场景上有着本质区别。本文将从这三个维度，彻底厘清两者的核心差异、存在价值及选型原则。一、一句话核心区分MCP 和 Skill 是 AI Agent 能力扩展的两大核心支柱，定位截然不同：MCP 解决「连接」问题：让 AI 突破自身数据局限，访问外部世界的工具、数据源与服务。Skill 解决「方法论」问题：为 AI 注入专业的...