佬,有后续吗
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3.5一面 一、 项目1. 简单介绍一下这个系统的知识库问答架构,从文档入库到最后回答的完整链路是怎样的?2. 向量检索用的是什么索引类型?3. 在召回之后有没有做重排(Rerank)之类的操作?4. 你知识库的准确率和召回率是怎么评估的?5. Spring AI Alibaba 的 Function Calling 是怎么实现的?模型如何决定调用哪个工具?6. 如果工具调用失败了,你们设计了什么处理机制?7. Execute Plan 模式具体是怎么实现的?8. 平时哪种模型用的比较多?9. 平时编码时会用哪些模型?10. 在选择向量数据库时,有没有看过其他的(如 ES、Milvus 以外的选择)?它们之间的区别你大概有概念吗?11. 在写 Prompt的时候,你有哪些实践经验或设计原则?12. Graph Rag / Agentic Rag了解过吗13. 在秒杀下单中,Lua 脚本具体做了什么?为什么要用 Lua,而不是分开执行多条指令?14. 这个项目你自己做过压测吗?15. 对系统能扛住的流量(QPS)有没有具体的概念?16. 对于什么时候该上缓存、什么时候该上本地缓存,你大概的概念是什么二、 Java 基础1. 线程池的核心参数有哪些?2. 线程池内部的具体工作流程是怎样的?3. 核心线程数和最大线程数一般怎么确定/计算?三、 场景题1. 你觉得目前 RAG(检索增强生成)最大的瓶颈是什么?2. 假设要给电商平台搭建一个百万/千万级的商品知识库问答系统,你会怎么设计?3. 针对商品信息(如价格、描述)可能被商家动态更新的情况,你的知识库设计需要考虑什么?四、手撕:二叉树的层序遍历反问面试表现,面试官当场告知通过
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