AI Agent马上会像Java一样

给我面没招了，发点面经攒攒人品～1.项目拷打2.你在这个 RAG 系统优化里面，在多阶段 RAG 系统中采用了 BM25 和向量混合检索，然后这个是怎么去设计两者的结合逻辑的？然后混合策略的话具体是如何去提升检索效果的？3.RAG支持 PDF 扫描件和 OCR，然后还有表格结构化的提取，然后在这过程中有没有遇到什么技术难点？4.识别准确率怎么样？5.这个多智能体系统设计里面，然后它的这个 State 管理和Checkpoint分配机制的具体实现方式是什么？怎么去解决对话执行中的状态竞争问题呢？6.怎么样实现 State 全局管理？7.将Choice 接口封装为MCP工具的时候，怎么去设计一个标准化接口？然后遇到有没有遇到过一些兼容性的挑战？8.举了项目里的一个例子，问我出参入参是怎么去定义的？9.大模型在调用这个工具的时候，比如说有 MCP 之前，它的调用的处理流程是什么样子的？10.或者说 MCP 它有哪些缺点或者挑战呢？11.提供的这个 MCP 的结果它是流式的吗？12.这个多agent项目是主子agent的项目吗？13.其中一个功能，然后它的 token 就是一次会话 token 大概有多少？有没有超过上限？14.模型用的哪个？我答Qwen，问我Qwen具体哪个版本15.在子任务过程中啊，如果它的某个子任务失败，比如说数据获取为空，它的这个整个工作流是怎么去重试或者是降级处理的？16.在实现这个流式输出实现的时候，比如说后端用了 FastAPI 和 SSE 来实现中间结果的实时流式输出。然后在这个 Langchain 这种基于图的状态机框架中，是怎么捕获每个 node 的执行结果，然后推送到前端的？17.LangGraph 和Langchain 为什么选择了 LangGraph 没有选择简单的那个 Langchain 呢？18.Checkpoint 的持久化19.对话之后重新连接的话，是怎么能够恢复到之前的那个状态呢？20.对话持久化的话，是存储到哪里的？是存储到内存里面，还是存到硬盘上面去的？21.关于 RAG 的，向量数据库在选择建索引的时候是用了哪种向量数据库？为什么？22.这里面你提到了 RRF 重排序，然后有没有引入什么模型进行精排？

回想我本科刚毕业的时候，在家待业了快3个月，一度陷入自我怀疑。那时候，看着各大招聘平台上同届的同学陆续晒出offer，我心里满是焦虑和羡慕，直到后来顺利上岸，复盘这段求职经历才发现——我并非能力差到没人要，也不是专业完全不对口，而是我自己，把找工作的路，堵死了。 那时候，身边很多本科同学和我一样，成绩不算差，专业课也认真学了，甚至也准备了简历，但就是迟迟不敢投递，更不敢主动找HR沟通。我们总在纠结、内耗，而这一切的根源，从来不是“本科学历”，而是性格里的怯懦和不自信。 曾经我总觉得，找不到工作是因为本科出身没优势，是因为行业卷，直到我一次次打开招聘软件，看着合适的岗位，却连投递按钮都不敢点；直...

🎙️我的感受：我就是问了一嘴有没有交社保，就不搭理我了😖看来是没有

发点面经攒攒人品～1. 拷打实习经历2. 你预期AI写代码这个能力未来能发展到什么程度？你觉得下半年能达到什么状态？现在AI的不足有哪些？3. 算法题三数之和4. 什么场景会用多线程5. 讲一下Java里的锁，synchronized 和 ReentrantLock 的区别是什么？6. ThreadLocal 用过吗？解决什么问题？7. Java 的异常分哪几种？8. 线程池里如果一个线程发生异常，会怎么样？程序能感知到这个异常吗？9. HTTPS 和 HTTP 的区别？HTTPS 为什么是安全的？HTTPS 是怎么加密的？10. Java 线程有哪些状态？线程是怎么结束的？11. 反射用过吗？动态代理是怎么实现的？12. 什么场景会触发类加载？