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这里说的就是web后端，主流是java以及go。对于语言基础一定要熟悉，还有对应的框架，然后就是后端绕不开的数据库基本拷打都是MySQL，还有消息队列等中间件。有的还会考察算法题，或者给出特定的代码场景提问，也要做好准备。

一、Agent模块（秋招顶流！大厂会轮番追问）为什么做Agent项目？（结合岗位说，比如“想解决XX场景的效率问题，刚好贴合贵司AI落地方向，还能锻炼推理和工程能力”）讲下你的Agent项目？（必追问预警：难点咋解决的？踩过啥坑？落地有啥数据效果？别只说“做了啥”，重点说“解决了啥问题”）演示下Agent项目实现细节？（划重点：别只说“用了LangChain”，面试官要听具体的！比如核心代码逻辑、用的框架版本、部署时卡在哪了，怎么解决的）Agent开发框架咋选？LangChain/LLaMA Index/AutoGPT/Chroma，你为啥选这个？（避坑：别只吹优点，提一嘴框架的小缺点，再说说...

1月到2月中是提前批，企业早早就招人，竞争稍稍小点儿；2月中到4月中是主力时段，岗位最多，得抓紧投；4月中到5月是补录，前面没录上的可以再试试捡漏。早点准备总没错，别等最后扎堆儿！

说实话，这道题放在以前，我的反应都是：不就是向量数据库加个大模型吗？但我也清楚，如果真这么答，基本等于告诉我只会调API。真正的生产级RAG是一套精密的工程系统。今天把它拆成四个模块，帮你建立一套完整的面试作答框架。模块一：数据清洗与离线索引垃圾进，垃圾出。原始数据里混着乱码和格式错乱的PDF，模型不可能检索得准。语义分块是第一个优化点。过去按固定字符数切分（比如500字一段），经常把一句话拦腰截断，语义全丢。现在要根据标题、段落结构甚至用模型来判断断点，保证每个分块语义完整。进阶策略是父子块检索：把文档切成小碎块用于检索（精度高），但喂给模型时把它所在的父块一并带上（上下文全）。小块检索准，...