AI 这波浪潮来得太快了。半年前面试还在聊微服务和高并发，现在面试官张口就是：RAG 怎么做的？Agent 的执行链路是什么样的？你的检索策略是怎么设计的？会话记忆怎么控制 Token 成本？这些问题已经不是加分项了，而是越来越多 JD 里的硬性要求。但现实是，大部分人接触 AI 的方式还停留在"调 API"的阶段——跟着教程往向量库里塞点数据，让大模型吐一段话，截个图发朋友圈说自己"做过 RAG 了"。面试官稍微追问两句就露馅：文档怎么切的？检索召回率低怎么办？幻觉怎么控制？一问三不知。跑通一个 Demo 和做出一个能上线的系统，中间差的不是几行代码，...

为什么面了八次次次都是一面挂，次次都不说原因，问了面试官就是插科打诨，为什么别人一面就过呢，真的没有缘分呀。不考编程就是脑筋急转弯的概率题，考了编程a了也不过没a也不过 总之就是不过，没一次二面，深深的怨念。觉得我不够资格就直接拉黑简历呗，每次都捞起来重新拷打一顿什么意思呢。

1. 什么是 LangChain？LangChain 是一套面向大模型应用开发的框架，核心目标不是替代模型本身，而是把模型、提示词、检索、工具调用、记忆、链式编排这些能力串起来，方便做复杂应用。它更像是“应用层基础设施”，把原本散落在 prompt、API 调用、向量库、工具调度里的逻辑统一起来。2. LangChain 包含哪些核心概念？LangChain 里比较核心的概念主要包括 Chains、Components、Prompt Templates、Example Selectors、Output Parsers、Indexes、Retrievers、ChatMessageHistory、...