1.对 AI、LLM、工作流、MCP、Agent、Prompt 的理解AI：让机器模拟人类的理解、推理、生成、决策等智能能力。LLM 大语言模型：基于 Transformer 架构，通过海量文本预训练，具备语言理解、文本生成、逻辑推理能力。工作流：将大模型调用流程化，包括输入解析、检索、Prompt 组装、模型调用、结果后处理。Agent：具备自主规划、工具调用、记忆和自我修正的智能体，可独立完成复杂任务。MCP：多智能体协同框架，多个 Agent 分工协作完成任务。Prompt：给大模型的指令，高质量 Prompt 包含角色、任务、约束、格式、示例。2. 大模型的原理大模型基于 Transf...

多租户架构设计 请设计一个支撑千万会员的鞋服会员SCRM（SaaS）多租户架构，重点说明如何在促销期间应对流量十倍激增，以及如何保障新旧SaaS客户体验稳定。   需求分析 设计支撑千万会员的鞋服会员多租户架构 促销期间应对流量十倍激增 保障新旧SaaS客户体验稳定 项目设计 程序涉及到的数据库表 鞋服会员多租户表 用户表 user id name user_level 鞋服表 shoes_cloth id name user_id 用户租鞋信息表 user_rent_info id name user_id shoes_cloth_id 应对促销期间流量激增 分布式集群 多线程高并发 前端限...

之前团队在做合同审查和研报问答两个 RAG 项目，踩了不少分块（Chunk）相关的坑。今天把这块经验整理一下，希望对正在做类似事情的朋友有点帮助。先搞清楚 Token 这个概念做 Chunk 之前，得先理解 Token。很多人把 Token 简单等同于"字"或"词"，这不太准确。Token 是模型实际处理的最小单元，中文大约 1.5-2 个字对应一个 Token，英文则大约是 0.75 个单词一个 Token。这件事为什么重要？因为不同类型的文档，Token 密度差异很大。我们实测过：一份 20 页的中文合同，大约 8000-12000 个 Token；...

万法AI一面 2026-2-4 1你项目中 ES 的数据是直接写入，还是从数据库同步后再查询？ 2ES 是否做了大宽表，通过 binlog 同步数据库数据？ 3项目中 ES 的索引是如何设计的？ 4数据库索引有哪些数据结构？ 5Redis 主要用在什么场景？ 6JVM 的垃圾回收器有哪些？CMS 的垃圾回收过程分哪些阶段？ 7平时写代码会用 AI 编程吗？ 8你项目中用 Spring AI 做图片识别，提示词写得多吗？用的什么模型？ 9若要实现一个 AI 小助手，需要记忆管理和向量库 RAG，该怎么实现？ 10AI 开发和传统开发有什么区别？各有什么优缺点？ 11如何解决或降低 AI 幻觉问题...