阿里云瓴羊约面了

攒人品中～ 1.对Agent了解多少?RAG了解吗?2.Skill和MCP的区别是什么?3.如何用Redis实现分布式锁?4.为什么必须用lua，不用lua会有什么问题?5.你实现的分布式锁是乐观锁还是悲观锁?6.CAS实现的乐观锁有什么局限性?在哪些场景下有风险?7.如果让你用Redis做MySQL的缓存，你会采取什么样的更新策略?8.在浏览器里输入URL到页面完全展示，中间都发生了什么?9.Linux下的常用环境变量有哪些?10.如何在shelI脚本中判断上一条命令执行成功与否?11.设计一个短链系统12.你认为这个短链系统的性能瓶颈是在读还是在写?13.那你如何优化性能呢?14.手撕:判断一个链表内部是否有循环，有的话找到循环开始的节点位置

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，...

面试很难，还是要多多练习，感觉自己说不明白业务逻辑1.实习经历中涉及AI的部分说一下2.向量召回之后为什么还要Rerank呢3.粗排和精排在开销上有什么区别呢4.粗排和精排在考虑相似度的时候有什么区别5.背后有什么机制支撑它更精确地做这种精排呢6.第一段实习构建的文档数量级7.用什么方法能很高效地做相应的召回和检索8.就是如此多的文档下，如何更快地去检索出来相应的文档呢9.Agent和RAG怎么样封装再去对外提供这样的一个服务呢10.有了解过构建Agent的范式吗11.区别和使用场景12.了解过多Agent吗13.一般我们核心要关注哪些点14.多Agent没有做过实践吗15.Agent的记忆说说你的理解16.有做过记忆的实践吗17.用过LangChain和LangGraph这样的框架吗18.主要用了框架的哪些特性19.LangChain4j是把组件做了封装是吗20.如何实现的流式输出21.有没有其他方式实现Stream流式输出的这种感觉22.Kafka如何保证的高性能23.实现分布式锁一般会有哪些手段24.抛开Redis呢，实现分布式锁的手段25.有遇到过OOM的情况吗

刷牛客发现，80%的应届生AI项目面试翻车，不是项目做的不好，是不会回答面试官的拷打问题。明明项目是自己亲手做的，熬了无数个夜写的代码，结果被面试官几个问题就问住了，支支吾吾答不上来，最后被判定“项目不是自己做的”，白白浪费了面试机会。我26届春招，靠着两个AI项目，面了18家公司，拿到了字节、阿里、美团3个大厂AI应用开发岗的offer，18场面试里，所有的AI项目拷打问题，我都能从容应对，甚至很多面试官听完我的回答，直接说“这个项目你做的很扎实，思考的很深入”。今天就把我总结的AI项目面试拷打底层逻辑、高频问题高分回答模板、绝对不能碰的死亡红线、项目提前武装技巧全部分享出来，哪怕你是跟着教...