1.用的LLM模型随着变化，用起来有哪些不一样的地方？怎么应对模型差异带来的效果的一个变化2.milvus，mysql数据库用来村哪些数据3.关系型和非关系型数据库的区别4.mysql如何实现事务的，底层答得navicate begin commit roolbanck；应该是锁，MVCC相关5.索引有哪些，聚簇索引和非聚簇索引的区别好久没看八股了，答得不好6.乐观锁悲观锁的区别7.springboot自动配置的原理；怎么找到配置的类的8.hashmap底层结构，怎么扩容，线性安全吗；concurrent hashmap线程安全，怎么实现的；1.8前后的区别9.锁的话，synclized 和lock区别答的state关键字设置10.读写锁怎么实现的，retranlock；深挖源码里怎么实现读锁和写锁的答得AQS，state高低位设置11.比如实现读锁，写锁分别的state里面底层怎么设置12.线程状态，slleep和wait的区别13jvm内存模型，常量在哪里；方法区里面什么14.垃圾回收算法，分别用在什么场景答得分代回收用的多，新生代老年代15threadlocal有什么作用；thradlocal怎么保存参数的；强弱引用的话16.现在N个数，占了一半以上，怎么快速找到；hash单词遍历两个O(n);Arrays.sort(快排)17.快排是怎么快的，原理；那二分查找原理；回到刚刚更低的方法吗18.有用到什么中间件吗；redis kafka用来做什么；为撒选择kafka，其他rocket选型对比19kafka底层大概有哪些组件答得zookeeper，ack机制；分区局部有序20.通过api调用的话，怎么调用api的；走的apikey吗21.那你知道怎么读取向量数据库，看你在搞这个答得pymilvus工具包22.了解token怎么计费的吗答得内网私有部署，外网购买相关23.ai应用的，怎么节省token使用24.ai应用有什么实际产生效果25.用过claude code写过代码答得codex和claude code有个稍微的对比26.作业：AI辅助发邮件，写提示词完成json转需要字段格式json；交付1.一个prompt，交付2.返回json数据交付3，返回提示词验证过程，比如最后的数据是否符合条件cursor 3min秒了，发到共享框中4min反问面试表现：java细节多了解下，大模型实践还是比较多带个耳机收声好点

1.介绍向量+bm25混合检索2.向量数据库索引知道哪些讲一下3.介绍HNSW索引，如何优化内存占用4.k8s组件有哪些，请求打到pod经过了什么5.docker和k8s的关系6.MySQL的b+树索引7.Redis持久化方案8.手撕反转链表

攒人品中，祝大家都能拿到满意的Offer！1. 项目拷打2. Spring AI 框架的主要优势是什么？3. 如何设计多模型支持架构？4. 多租户环境下模型切换是否支持热更新？切换是否相互独立？5. Agent 的记忆、工具调用、知识库检索等关键组件是如何实现的？6. 系统中的 Agent 包含哪些具体状态？7. 后端 Agent 是否支持多租户同时调用？8. Session 和 User ID 是如何绑定的？9. Agent 工具调用的完整业务流程是怎样的？10. 长期记忆和短期记忆在设计上有什么区别？本质上有什么区别？11. SSE 在前后端是如何交互的？12. 后端以什么数据格式推送流式信息？13. Agent 发生“工具调用”时，SSE 推送的事件结构中通常包含哪些字段？14. MCP的交互流程是怎样的？15. Agent 如何与 MCP Server 连接通信？16. RAG 的主要模式和主要工作流程是怎样的？17. Agent 一般在什么阶段去查询向量知识库？通过什么方式去查询？18. 查询知识库的工具函数，其标准输入和输出是什么？19. Go 语言的 GMP 调度模型是怎样的？20. GMP 模型中的 Machine (M) 代表什么？21. Processor (P) 上的本地队列长度通常是多少？22. 系统如何实现图像识别等多模态功能？23. 为什么不直接使用多模态大模型？24. 在没有前端界面的情况下，本地图片是如何传到后端并进行识别的？25. 对其他主流 AI 框架有了解吗？26. 你最熟悉的主力编程语言是什么？27. 手撕 ：两两交换链表中的节点

二、Text2SQL 相关技术问题1. 不同数据表量级下，Text2SQL 的技术选型差异是什么？2. 为何要将数据表每一行数据向量化？使用的 Embedding 模型是什么？3. 行级向量化与表元数据（Metadata）检索的优劣对比，为何不直接用 Metadata？4. Text2SQL 业界常用方案、技术框架与难点你了解哪些？三、RAG 相关技术问题1. Jira Agent Rack 项目要解决什么问题？高频查询内容是什么？2. 为何采用关键词+向量混合检索？各自适用场景是什么？3. 结构化数据用固定分块的原因？什么场景不适合固定分块？4. 长文档 RAG 如何分块？标点分块如何解决语义割裂问题？5. RAG 中为何要加**重排（Rerank）**环节？你的项目是否使用？6. 加重排后效果变差的原因是什么？7. 是否做过Query 改写？解决什么问题？如何实现？8. RAG 与小模型微调的适用场景分别是什么？四、Agent 相关技术问题1. 多 Agent 系统采用什么架构？任务如何编排？2. OpenCloud、Perplexity 等 Agent 系统的核心是什么？3. Agent 的短期/长期记忆如何设计、区分与协作？4. Agent 系统相比直接用大模型的优势是什么？5. 用户如何自定义 Agent 与 MCP？流程是什么？整体上就是自己给自己挖坑，很多细节答不上来，面试了差不多50min，面试完感觉被抽干了，像是做了一次小丑，好不容易有次二面，被自己浪费了