最近没事干，整理下之前的面经攒攒人品1. 产品需求文档PRD包含哪些内容？2. 你怎么进行竞品分析？3. 为什么想要作产品经理？4. 介绍一个简历当中的项目（为什么用LoRA而不是全量微调，显卡配置如何，用的哪个模型）5. 你提到使用过Cursor，介绍一下它有哪些功能？6. 你觉得Cursor未来的发展方向是什么？7. 除了Cursor还了解过哪些同类产品？8. 介绍一下prompt，rag，sft的区别9. 知道前几天cursor发布了1.0版本吗?10. 有使用Python和sql、编程开发项目吗?11. deepseek在今年春节很火，你知道它做了哪些改进?12. 了解强化学习中的GRPO算法吗?13. 你认为大模型的发展趋势是怎样的?14. 关于大模型的上下文、记忆相关有什么理解?15. 之前使用AI产品有做记录来对比分析吗?16. 你使用抖音时有关注到哪些AI工具?17. 你说之前使用过剪映的AI剪辑功能，如何评价?18. 你一般通过哪些渠道了解AI产品相关资讯?19. 会阅读AI相关的论文吗?

公司前一阵子在折腾 LangGraph，想把团队里从需求到上线的整个编码流程串起来。传统的 CI/CD 管道大家都熟，但如果把 LLM 能力嵌进去，让每个环节都带上"智能判断"，体验完全不一样。这里分享下我的方案和踩坑记录。为什么选 LangGraphLangChain 的 Chain 模式是线性的，而真实的开发流程充满分支——代码写完可能要打回重写，合规审查不过要回到开发阶段。LangGraph 天然支持有向图 + 条件路由，节点之间可以灵活跳转，非常适合这种有状态、有循环的工作流。整体架构我把流程拆成五个核心节点： 需求分析 → 代码开发 → Code Review →...

1，介绍RAG流程，分段有没有做优化；编码模型和重排模型用了什么；Qwen3系列和bge系列的原理，Qwen3系列编码模型是怎么训练的2，RAG怎么评估，用了哪些指标；RAGAS有哪些指标，为什么不直接用库3，Agent的思想是什么，Agent包含哪些部分；介绍DeepResearch；介绍Agent怎么做任务规划和问题分解4，SFT数据集怎么构建，问题不够多样化怎么解决5，介绍LoRA原理；LoRA分支怎么初始化，为什么这么做6，self-attention公式；为什么要scaling7，介绍KV Cache；vllm是怎么加速推理8，RLHF，介绍PPO，包含多少个模型；GRPO与PPO的区别；GRPO的缺点；介绍GSPO

一面主要是项目和八股内容,面试官很好,会循循善诱项目:项目的主要流程,架构,交互方式,流转链路,有没有优化的点,哪些部分是你自己做的qps多少,性能方面是怎么监控的,如何排查cpu突然飙升的问题,如果某个接口速度突然很慢,如何排查,对应的解决方法是什么项目里面使用了哪些设计模式,单例模式如何实现的八股:mysql的索引结构spring事务,spring对象生命周期,有没有方式可以自定义对象的创建方式redis为什么快?io多路复用怎么实现的,redis数据结构,跳表快表等rabbitmq如何保障消息不丢失,rabbitmq消息顺序怎么保障jvm内存结构,各种垃圾回收器特点,对比一下二面两位p8面试官面试,压力拉满,主要是深挖项目以及项目架构设计相关的问题,这方面知识太浅,直接挂了深挖项目细节,会将某个点具体的考量问的很细,有些细节方面思考太少卡住了为什么技术选型是这个,有没有考虑过其他的项目交互的全链路,如果某一个链路损坏怎么办,有兜底策略吗如果让你设计商城分类分组功能你如何设计(太模糊了,不知道从何答起),答了数据库设计,实体类设计,功能设计说方向不对,修改了几次仍然不满意