1、自我介绍2、rag和传统大模型相比的优势3、rag中你的split策略+有没有做过检索方面的优化4、mcp与普通ai的api对比有什么优势5、你项目中用到了邮件每次，如果出现一直重复发送的情况怎么处理6、你的异步日志轮转策略是什么7、如果缓冲区耗尽怎么办8、有了解过日志分析系统吗9、为什么要自己写，而不是用现成的10、什么是MySQL的覆盖索引，为什么效率高11、命中索引和没命中索引，分别有什么加锁行为12、如何给事务加悲观锁13、介绍科研14、反问

有高手指点一下吗真的找不到工作了，实习也找不到，前程渺茫啊

刚刚约面电话打来才发现我做的不是大后端笔试卷吗？？

引言在 AI 技术快速发展的今天，模型与外部数据源、工具的集成效率成为制约其应用落地的关键瓶颈。传统模式下，每个数据源或工具都需要单独开发 API 接口，导致重复劳动与扩展性不足。在AI项目开发中可以发现，集成AI模型复杂，现有框架如LangChain Tools、LlamaIndex和Vercel AI SDK存在问题。LangChain和LlamaIndex代码抽象高，商业化过重；Vercel AI SDK与Nextjs绑定过深。一 什么是MCP（Model Context Protocol）定义 MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议） ，2024年11月底...