面试官很和善，引导的很好，技术理解的题答不出来会讲解然后跳过，感谢1.主要拷打项目和实习工作时的主观能动性，比如为了解决什么样的问题或者需求做的，工作时对项目的整体架构探索和需求背景的了解；2.提问hook和工具函数的区别，只从复用角度为什么还要用的自定义hook而不是封装成工具函数；3.前端框架的意义；4.diff和如何降低多叉树复杂度；5.找出无序数组的连续区间（思路有但没写出来，刷题刷傻了，想复杂了）；6.如何使用ai工具，使用哪些编译器，项目编译前后分别是什么；7.vite，webpack如何配置；总之考察思维和开放题为主。收获：提升了自信，以及还是要提升解决问题的能力，不能一味刷八股...

1. 自我介绍自我介绍不要按履历流水账去讲，直接围绕岗位匹配展开。比较稳的方式是先一句话说明自己主要做 RAG、Agent、AI 应用后端和推理服务，再挑两段最能打的经历展开：一段讲检索增强、知识入库、召回排序、长上下文记忆和评测闭环；另一段讲系统工程，比如高并发服务、索引构建、异步任务编排、可观测性和线上稳定性。最后补一句最近做得最深的方向，比如多路召回融合、长任务记忆回溯、RAG 事实性评估或者工具调用治理，把后面的追问引到自己准备过的区域。2 RAG 摄入数据时，文档预处理最值得讲的几个难点是什么难点通常不是“把文本读出来”，而是结构恢复和知识标准化。像 PDF、扫描件、网页、表格、工单...