腾讯暑期后端ai开发一面凉经

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...

一、自我介绍二、项目：1.秒杀怎么做的2.项目没多问，可能不感兴趣三、八股：1.Go 相关：协程、GMP 调度，协程和线程的区别；Go 协程泄漏什么情况会发生2.MySQL 事务及实现：MySQL 索引、树、MVCC、索引覆盖，最左匹配原则，索引失效3.进程和线程区别，虚拟内存相关，RocketMQ相关四、算法：K 个一组反转链表五、AI 相关：RAG 是什么意思、主要流程；Skill 的工作模式

拼多多后端二面，总体比较简单请做一个自我介绍介绍一下你第一个项目中你觉得比较有意义的内容你提到的 SPI 机制具体是怎么用在项目里的？优惠券秒杀中两套方案（同步 / 异步）分别是怎么实现的？乐观锁和分布式锁在你的秒杀逻辑中是怎么具体使用的？异步方案中 Lua 脚本 + MQ 的具体业务流程是怎样的？分布式锁在这个方案中的性能瓶颈在哪里，有什么优化手段？除了调整 RedLock，你还有什么办法优化锁的粒度或性能？布隆过滤器？你的项目中消息队列是怎么用的？如何保证消息不被重复消费？消息堆积一般如何解决？顺序消息是如何实现的？RocketMQ 为什么能支持顺序消息？和 Kafka 有什么区别？简单介...

应该怎么改