人工智能

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面试很爽快，首是聊下项目经验，后问题我对块比较熟，当然我对 go ，k8s 比较熟，那就先来这方面热身。1，channel 底层，也扯到 csp2，GMP 模型，goroutine 优势在哪里？3，go 的 gc 原理4，mutex 底层，饥饿模式和正常模式5，map 为啥不安全，sync.map 底层6，go 有哪些常用包，context 如何用？7，协程泄露怎么排查问题8，k8s 架构9，容器和镜像有什么区别，原理是什么？结束热身，然后开始问 AI 大模型相关1，你怎么理解 Agent，你如何从头到尾设计一个 Agent，比如想做一个 code review 这样 Agent，你如何去设计。2，了解 langchina 吗，用过吗，架构是什么，有哪些特征，3，你是如何设计 rag 系统的，整体流程你讲一下包括数据导入，切割等操作。4，向量数据库有了解吗，如 milvus5，milvus 架构和核心组件6，milvus 插入数据时，会经历那些步骤，是如何存储的；还会问查询逻辑7，简单讲下Transformer 的工作流程8，为什么要微调，有哪些技术9，有了解 mcp 协议，a2a 协议，和 Agent 有什么关系最后数据库相关mysql，redis，隔离机制，以及 redis 中如果某个 key 过期了，会立即删除吗？如何做持久化机制。以上大概这么多，有些可能记不住了，反正这问题还是容易回答的。建议可以做一个小的 Agent 应用比如用 langchain 来玩个小项目，或设计一个 rag 项目，然后面试时跟面试官吹牛，把你做过程中对场景需求分析，设计，存储这些流程讲讲明白，不然知识还是零散的。好了，分享到这，希望秋招的伙伴拿到心意 offer～最后我的个人看法，如果有机会去做 Agent，或相关大模型业务，建议早点入局。等后面面试要求更高了，现在可能对你要求很松，毕竟很多公司都才刚开始摸索，谁也不懂，但大家都知道这是未来，所以必须拥抱。当然了，比如 go，k8s，Java 等岗位薪资高的，那你自行选择了，如果你不懂，选择迷茫，也可以咨询我。其实很多岗位公司内部都会“业务+AI”去探索尝试的，早晚的事情，这东西你得懂，也是必备的技能。另外，简历上你写点 AI 的东西，很加分，不信你试试