web前端面试也需要解决一些电商场景问题，多学多练，27届加油

一面介绍一下SSR和SSGSSR为什么能够减少渲染时间SSR的缺点介绍一下PrismaPrisma如何解决sql注入问题介绍一下浏览器缓存（协商、强制缓存）项目技术难点后端服务器是怎么维护的如何解决这个难点JS-正则表达式JS-Event Loopasync-await微任务还有哪些？深拷贝实现今年突破最大的三个AI产品用cursor吗？Agent模式？其他的……Vue和React区别React17、18、19之间的区别全栈——SSR一定一定要搞清楚，两次大厂面试都是挂在这里工程题：手写深度拷贝 + Promise输出判定

周日拼多多前端笔试据说考了三道选择喝三道场景题都考哪些选择题、场景题嘞

1、自我介绍我主要做的是大模型应用开发和 NLP 相关工作，技术栈以 Python 和 Java 为主。平时做得比较多的是 RAG、知识库问答、Agent 流程编排、数据清洗、信息抽取和模型服务化部署。之前接触过 FAQ 问答、命名实体识别、文本处理、检索召回优化、多轮对话上下文管理这些方向，也做过一些评测和效果优化工作。我希望找一份偏大模型应用落地的岗位，把模型能力和业务场景结合起来，重点做效果、工程和稳定性的平衡。2、实习经历3、RAG 的优化，项目中 Agent 的流程RAG 的优化一般可以分成数据侧、检索侧、重排侧、上下文构造侧和生成侧。数据侧主要是文档清洗、去噪、切 chunk、补充...