中电福富python不问技术

项目挑一个讲？这个项目里大部分是大模型，工程上的有讲一下吗？有用到 Agent 吗？Agent 和传统大模型有什么区别？工作记忆了解吗？向量数据库和传统数据库区别是什么？从模型上查询索引结构上、事务上的区别呢？你提到的给 A 推荐的喜好是怎么做的？你的项目如果对标京东、阿里的话，有没有了解到现在成熟的方案？比方说对你的身高体重、用户画像等这类长期记忆的应用。大模型使用向量数据库的诉求是什么？什么场景用向量数据库？向量数据库在 AI 里的核心作用在哪？向量数据库开源的有哪些？ 在毕设过程中，有哪些方案是做过技术调研的？做过压测吗？2000 QPS 的瓶颈在哪里？怎么优化？压测的时候什么指标达到了...

说个可能不太"ZZ正确"的大实话：大厂实习经历在找工作中的加成，比你想象的大太多了。我去年暑期在某大厂做推荐系统实习，说实话活不算特别有深度，主要是做特征工程和一些AB实验。但秋招的时候，简历上这一行带来的好处是全方位的。首先是过筛。投了20家，70%的简历通过率。我室友背景跟我差不多，但实习是一家没听过名字的小公司，15家过了3家。你说是能力差距吗？不是，纯粹HR看到大厂名字就默认你至少不差。其次是面试氛围。面试官看到你在xx厂实习过，态度明显不一样，会默认你的基础能力没问题，更多地聊项目思路和方向判断，而不是从头盘问你基础知识。我室友面试经常被追问八股文，我反而很少被问到。

请先做一个简单的自我介绍。挑一个你觉得做得最好的项目，详细介绍一下。你觉得这个项目里面最有挑战性的部分是哪一块？你在参考开源/现有方案的过程中，自己做了哪些改进？在开发过程中，有遇到过上下文过大的问题吗？怎么处理？你的长期记忆和短期记忆分别是怎么做的？你提到的“强约束信息”会不会越积越多？如果越来越多，你怎么处理？你简历里写了熟悉 MySQL，MySQL 在你的项目里主要用在哪些场景？具体讲一下你项目里的数据一致性场景。你说的最终一致性，具体是怎么实现的？如果消息发送失败了，这个任务到底算成功还是失败？在发送消息之前，你是不是还做了消息持久化之类的处理？具体流程是什么？Redis 扣库存成功之...