开通博客啦！！

1. 先做一个简短的自我介绍，重点讲你和 AI 应用开发最相关的经历2. 讲一下你做的这个Agent项目介绍一下核心链路一般是用户输入问题后，先做意图识别，再判断是走直接生成、知识检索还是工具调用。技术上可以拆成接入层、编排层、检索层、模型层和观测层。编排层负责 Prompt 模板、上下文管理和工具路由；检索层负责文档切片、向量检索、关键词检索和重排；模型层负责对接通用大模型和总结模型；观测层负责 trace、耗时、召回质量和最终答案质量。 public Answer handle(QueryReq req) { Intent intent = intentService.detect(req...

总时长35分钟，无手撕，感觉遇到KPI面了，唉35分钟一直在问实习，八股就问了下面的1.redis与数据库的缓存一致性2.redis的zset数据结构3.redis的两个持久化机制4.分布式cap理论5.什么时候ap，什么时候cp6.进程线程协程问怎么没手撕，说一面撕过了，业务是应用宝游戏商城，后面过了还有一面技术面，问面试表现，说挺顺的，可以再关注一下运维数据，然后问转go有难度嘛，就结束了

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本专栏只总结最重要的八股，简历对应的 简历话术：  RabbitMQ：理解异步、削峰、解耦；熟悉消息可靠性、幂等性、顺序性、死信队列和延时队列及消息积压问题的解决方案  1. 作用：异步削峰解耦 电商秒杀系统（综合体现异步+削峰+解耦） 场景描述：双11零点，某商品限量秒杀，瞬间涌入百万级并发请求。 异步（秒杀用户立即得到“排队中”响应）：用户点击“立即秒杀”后，立即返回“排队中，请稍后查看结果”。后端消费者慢慢拉取MQ消息，真正完成订单创建、扣库存、发券等操作。 削峰（流量大时不让服务垮掉）：网关层只校验资格、生成秒杀令牌，不处理后续逻辑。所有有效请求直接写入MQ（例如订单预处理队列），瞬间...