基础得先打牢。LLM的基本原理要懂，不需要能训练模型，但得知道prompt怎么写、上下文窗口是怎么回事、为什么模型会幻觉。这些是地基，地基不稳上面全是空中楼阁。然后是框架。LangChain和LlamaIndex是目前用得最多的，几乎每个Agent项目都绕不开。但别只会调API，得理解它们的设计思路，比如chain是怎么串联的、memory是怎么管理的、tool calling是怎么实现的。RAG是必学项。Agent大量依赖外部知识库，向量数据库至少要会用一个，embedding是怎么回事要清楚，检索策略怎么优化要有概念。工程能力别忽视。Agent本质上还是个软件系统，API设计、异步处理、错...

面试通过了，但是其实待遇没有之前的待遇好 没辙了去看看吧

大佬们看看，有没有什么还要修改的地方，第一个项目做的是黑马点评，加了一个rabbitMQ，第二个项目是鱼皮的API开放平台结合了一下鱼皮的大语言对话模型项目

一面八股？ MongoDB是不是关系式的场景题数据库 面对一亿个用户存储场景应如何设计存储结构？ 在上述存储设计中，如果存储用户密码，会如何考虑和设计，尤其需要考虑哪些安全问题。此处特别举例讨论了如果攻击者获取数据库权限后，通过复制加密密码来冒用他人账户的场景，询问如何防范？ 询问在MySQL中，当数据量达到几百万条时，使用limit分页查询到1万页以后是否还能高效执行，以及原因。计算机网络 询问在浏览器输入一个域名后，请求是如何一步步到达服务器的，以及服务器IP是否会直接对外暴露java中的集合 询问Java中hashmap的扩容机制，特别是在扩容过程中如何处理并发读写的问题一面强度太大了，...