我更看好 AI Agent 方向

1 . RAG 怎么评测，有哪些维度，那些指标RAG 的评测一般分成检索、生成、端到端三层。检索层主要看正确证据有没有被找回来，常用 Recall@K、HitRate@K、MRR、NDCG；生成层主要看答案对不对、是不是基于证据回答，常看 Answer Correctness、Faithfulness、Relevance、Completeness、Citation Accuracy；端到端层更偏业务效果，比如用户满意度、追问率、拒答率、时延和成本。真正做项目时不会只看最终答案，因为答案错可能是召回错、重排错、上下文拼接错，也可能是模型生成错。2. 数据集包括什么RAG 的数据集一般不只是知识库...

真要说“嫡系”，我现在用得最多的还是 ChatGPT。写简历、改面试话术、查思路都比较顺手，尤其是帮我整理内容和补细节这块，确实省时间。当然 Claude 也会用，长文本体验不错，但日常高频打开的还是 ChatGPT，已经有点像工位搭子了。

先跟大家说个核心原则：AI岗面试，基础概念是入场券，工程落地能力是核心，业务思维是最终录取的关键。面试官问的所有问题，本质上都是在判断：你能不能把AI技术落地到实际业务里，解决真实问题。下面我把所有问题分成4大类，从基础到高阶，全覆盖拆解。一、基础概念类：100%会问，送分题绝对不能丢分这类问题是面试的开胃菜，主要考察你对AI核心概念的理解，判断你有没有入了AI的门，绝对不能答得模棱两可。高频题目&满分答题思路什么是大模型幻觉？产生的根本原因是什么？避坑点：别只说“模型说假话”，要讲清楚本质，还要分维度说原因，体现你的深度理解。满分思路：先定义→大模型幻觉是指模型生成的内容，看似合理但...

太压力了，面了2个多小时，本菜比已经被拷打的瑟瑟发抖面完两个小时后通知过了1.算法题三道（1）leetcode124 二叉树中最大路径和hard题 因为不久前才刷过撕出来了，又来了一道（2）leetcode 300 最长递增子序列变种除了递增之外还加了一个权重因素，但是思路没变，dp就行（3）寻找词汇库里符合固定长度前缀的匹配单词应该是他们自己题库的题。给了一串单词列表，然后又给了一个单词，一个下标，根据这个下标的前缀去单词列表里面找到所有匹配的单词再返回思路是创建一个单词前缀树，然后根据树找，但是可能是构件树数有问题没撕出来2.全方位项目拷打基本没有问八股，全部都是项目企业场景题，哎哟我操，完全不会。我就纯八股战士，结果没想到一道八股都没问反正尽可能把企业场景往八股上引吧。。1. 微服务多点部署其中一个宕机了怎么办2. 要是mq占据大量CPU该怎么排查？MySQL占据大量CPU该怎么排查？3. 假如说让你实现视频点赞功能，你打算怎么设计？讲讲思路（我知道多级缓存，但是碰巧没背……寄）4. Redis延迟双删是什么，分布式锁，哨兵模式5. MySQL到es同步的延迟该怎么优化6. Rabbit mq的队列是怎么实现的？（这个完全没整明白，可能是队列的底层结构? 反正我硬扯的讲了一下rabbit mq的架构）还扯了很多，但是往后完全就慌了），记住的是这些