1. 自我介绍2. 前期用 Milvus，后期切到 FAISS，可能是什么原因？答案：Milvus 更适合服务化、分布式、多租户、海量向量管理场景，提供索引管理、持久化、过滤查询、集群扩展和运维能力；FAISS 更偏本地高性能向量检索库，轻量、可控、部署简单，适合数据规模没有大到必须上分布式、但对延迟和工程可控性要求比较高的场景。如果项目早期用 Milvus，可能是为了快速验证向量库能力，支持元数据过滤和服务化接口；后期切到 FAISS，可能是因为数据量可控、线上环境更希望减少外部组件依赖，或者 Milvus 的运维成本、资源占用、冷启动、版本兼容不符合需求。FAISS 的优势是本地化部署简单...

真投了你又不给ps:楼主其实比起去大厂当螺丝钉 更想去一些初创公司或外企。楼主是一年不到的社招。

作为应届生，优先选RAG 知识库项目 —— 技术栈通用、易落地、简历含金量高，下面附 GitHub 优质开源项目。RAGFlow（star 15k+）：企业级 RAG 引擎，支持 PDF/Word/Markdown，可视化配置，一键部署，适合快速搭建 Demo。地址：https://github.com/infiniflow/ragflowAnythingLLM（star 10k+）：全栈私有知识库，支持本地大模型（Ollama），内置 Agent 能力，可嵌入网站聊天窗口。地址：https://github.com/Mintplex-Labs/anything-llmQAnything（网易...