1. 介绍一下你做过的一个大模型项目2. 如果让你设计一个适合购票的 Agent 系统，你会怎么做3. RAG 在酒旅场景里最容易出什么问题，怎么解决酒旅场景里的 RAG 最大问题不是召回不到，而是召回到了“看起来很像但不适用”的内容。比如同一家酒店不同套餐、同一航司不同舱位、同一个城市不同出发日期、同一政策不同会员等级，文本很像，但结论完全不同。模型一旦把这些证据混在一起，就很容易生成似是而非的答案。解决方法通常不是单纯提升 embedding，而是先把检索约束做对。比如 query 里要强绑定出发时间、订单状态、航司、舱位、供应商、会员等级这些 metadata，再在这个前提下做 dens...

对不住了bro哈哈哈哈哈

昨天面试官打电话来说有事情，晚点发个邮件调整一下时间，结果今天显示流程结束了，要发一封邮件问问吗

1. 讲一下你做过的一个 Agent 项目，重点说业务背景、流程和你负责的部分2. 如果你的系统里也有高并发场景，你会怎么设计限流、降级和幂等高并发下最怕的不是平均请求慢，而是少数慢请求把整条链路拖死。Agent 系统一般调用链长，请求里既有模型推理，也有工具 I/O 和数据库操作，所以不能只靠一个网关限流就完事。我会把限流拆成几层：入口做用户级和租户级限流，任务编排层做任务队列隔离，工具层做并发池控制，模型层再做 token 预算和超时回收。这样某一个工具服务出问题时，不至于把整个系统打爆。幂等也很关键，尤其是有写操作的时候。像发通知、写审批、更新状态、创建工单这种动作，必须给每次执行一个 ...