大模型入门

面试官人超好，最后主动给我讲了面试反馈建议，全程没有问八股，都是问的技术选型/ai发展等等，收获巨大，早点上次的阿里国际也去面面了（被我睡过头鸽掉了）秋招一定再冲一下阿里简单做一下自我介绍。为什么要做 RAG 知识库这个项目？项目技术选型为什么选用 MySQL、Redis、Kafka 这些组件？除了 ES 做向量检索，还了解其他实现方案吗？做 RAG 链路，社区有没有其他现成 / 流行的方案，有没有做过调研？项目中比较有挑战的地方是什么？数据清洗、日期提取这个问题是怎么发现的？为什么不自己部署一个模型，而是用 DeepSeek API？会结合实时检索内容发给大模型吗？是模型自身检索还是 age...

真没招了  原来是卖课的.. 把我的感动还来...

在 AI 时代，是否还需要刷力扣，其实答案很现实：需要，但方式要变。一方面，AI 确实可以帮你快速生成代码，甚至给出最优解思路，但面试场景并不会因此消失。很多公司依然保留“手撕代码”环节，本质上考察的不是你会不会写答案，而是你是否真正理解数据结构与算法、是否具备清晰的逻辑表达能力。在没有 AI 辅助的白板或在线面试中，这些能力无法替代。