项目挑一个讲？这个项目里大部分是大模型，工程上的有讲一下吗？有用到 Agent 吗？Agent 和传统大模型有什么区别？工作记忆了解吗？向量数据库和传统数据库区别是什么？从模型上查询索引结构上、事务上的区别呢？你提到的给 A 推荐的喜好是怎么做的？你的项目如果对标京东、阿里的话，有没有了解到现在成熟的方案？比方说对你的身高体重、用户画像等这类长期记忆的应用。大模型使用向量数据库的诉求是什么？什么场景用向量数据库？向量数据库在 AI 里的核心作用在哪？向量数据库开源的有哪些？ 在毕设过程中，有哪些方案是做过技术调研的？做过压测吗？2000 QPS 的瓶颈在哪里？怎么优化？压测的时候什么指标达到了...

春招约不到面试，太难受了

27届，投实习  

第一部分：Prompt 工程 一、调优哲学（五条优先级原则） 在动手改任何 prompt 之前，先用这五条原则做方向判断： 聚焦优先于全面。 先保证主任务稳定完成，再补充细节。一个能把核心事情做对的 prompt，比一个面面俱到但哪个都不太稳的 prompt 有价值得多。 场景优先于通用。 不同场景的必要字段不同，不能机械套模板。先问自己：这个场景里，什么字段缺了会让结果失真？先保这些，再优化其他。 结构优先于辞藻。 清晰的模块化结构比"高级角色设定""华丽描述"更有用。模型不需要你用精美的语言描述任务，它需要你把任务说清楚。 定性优先于精算。 LLM ...