虾皮大模型后端开发一面-日常实习

发一下问题给大家参考，攒攒人品！1. 如何实现多 Agent 协作系统？2. 什么是 RAG（Retrieval Augmented Generation）？3. Java 如何实现 streaming response？4. 什么是 hallucination（幻觉）？为什么会发生？5. LangChain4j 如何返回结构化 JSON？6. 如何实现 SSE 推送？7. 如何评估 Agent 的执行效果？8. LLM 服务如何做缓存？9. LangChain4j 如何实现 Tool 调用？10. 什么是 AI Agent？11. 什么是 Prompt Engineering？12. Agent 和普通 ChatBot 有什么区别？13. RAG latency 怎么优化？14. Java 调用 OpenAI API 如何设计 SDK？15. RAG pipeline 的完整流程是什么？16. RAG 系统主要组件有哪些？17. 如何设计一个 AI 问答系统架构？18. RAG 如何做 rerank？19. AI系统如何做监控？20. embedding 和向量相似度搜索是什么？21. 什么是 ChatMemory？22. Java LLM 服务如何做连接池管理？23. 如何评估 RAG 系统效果？24. Agent memory 有哪些类型？25. 如何实现对话历史 memory？26. Transformer 架构核心原理是什么？27. 如何减少大模型 hallucination？28. LLM API 如何设计接口？29. chunk size 为什么很重要？如何选择？30. 如何实现 hybrid search（向量 + keyword）？31. 什么是 ReAct Agent？32. Spring AI 和 LangChain4j 有什么区别？33. 什么是 Tool Calling？34. embedding 模型如何选择？35. AI Chat 系统的整体架构是什么？36. 文档切分有哪些策略？37. LLM 服务如何做限流？38. LangChain4j 如何实现 prompt template？39. ChatGPT 的 system / user / assistant role 有什么作用？40. LLM 为什么推理成本高？41. AI系统如何记录 Prompt 和 Response？42. Agent 如何做任务规划（planning）？43. LLM latency 如何优化？44. 如何设计 Prompt 管理系统？45. streaming response 如何实现？46. MCP（Model Context Protocol）是什么？47. Agent workflow 和普通 workflow 有什么区别？48. 大模型上下文窗口是什么？如何突破长度限制？

1. 进程与线程的区别是什么？进程是操作系统资源分配的基本单位，线程是CPU调度的基本单位。每个进程拥有独立的虚拟地址空间、文件描述符、信号处理等资源，进程间相互隔离，一个进程崩溃不会影响其他进程。线程则共享所属进程的地址空间和资源，创建和切换的开销远小于进程。通信方式上，进程间通信（IPC）需要借助管道、消息队列、共享内存、Socket等机制，而线程间可以直接读写共享内存，但需要加锁保护。同步方面，线程使用互斥锁、条件变量、信号量等，进程间同步则更复杂。实际开发中，Nginx采用多进程模型保证稳定性，Redis单线程处理命令避免锁竞争，而Java服务端通常用多线程处理并发请求。2. C++1...

3.31 SSC-后端开发工程师-SZ（附面经攒人品面试时长50min------------------------------介绍实习背景------------------------------共享库存具体的含义是什么（说不同租期的SKU共享）你说同步交互保证强一致性，如果在极端情况下，锁了库存，但是网络全部断开了，MQ发送失败了（本地消息表没记录，且这种情况与RocketMQ事务消息无关，网络断开）（说了先锁库存，后发MQ，且MQ包含在一个异常捕获中，面试官说这个也不能解决，因为还没有发MQ，网络就断开了）（没想到，后面想到可以凌晨全量同步，做一个兜底。后续查应该可以手动设置过期时间）你们用的是RocketMQ吗，有了解过为什么你们没有用TCC的事务框架吗。如果走框架的话，应该是框架自己走try confirm cancel的操作，而不用自己调RPC（说因为公司内部对RocketMQ封装，信息安全角度考虑不提供RocketMQ所有功能（说的应该不太对））后续的支付流程是怎么流转的？线程池优化接口，说一下如果对于纯查询的操作，除了线程池以外，还有什么方法？（比如数据不怎么变化的话放缓存？）你们平时是怎么用缓存的？如果是多级缓存的话，原理上怎么避免内存占用过大多级缓存怎么保证缓存一致性线上慢查询，具体是怎么优化的？记不记得具体治理了哪些SQL？------------------------------八股------------------------------mysql的innoDB为什么会强制要求建表的时候要有一个主键？如果建的时候没有设置主键，会有什么操作？为什么指定主键时要指定自增？redis是单线程还是多线程？缓存三剑客linux相关，查日志手撕：三个最接近目标数的数之和反问：后续什么流程，还有什么能够提升的地方

1. 大模型微调的完整技术方案与工程落地细节采用 LoRA 参数高效微调方案，仅对 Transformer 的 Q/V 投影层添加低秩矩阵，冻结底座模型参数。训练时设置秩 r=8、缩放因子 α=16，使用 AdamW 优化器，学习率 2e-4，配合余弦退火学习率调度与梯度裁剪。工程上使用混合精度训练、分布式数据并行，提升训练效率，训练后合并 LoRA 权重，不增加推理延迟。 import torch import torch.nn as nn class LoRALinear(nn.Module):def __init__(self, in_features, out_features, r=...