🙌面试感想：暂无后续 1.自我介绍+项目2.（项目）GoZero 微服务框架整体情况 项目微服务是按照什么原则拆分的？MySQL 和 MongoDB 水平扩展机制有什么区别？3.项目里 Kafka 主要用来实现什么功能？除了你即时通讯这种典型生产者消费者场景，服务间什么业务场景适合用消息队列？4.为什么选择 Kafka，而不是 RabbitMQ 等其他消息队列？Kafka 吞吐量高的底层机制是什么？5.Go GMP 调度模型6.Docker 在云服务部署场景主要解决什么问题？Docker 保证环境隔离的底层机制是什么？7.你理解什么是 AI Agent？

有无大手子帮我看看简历，27届0实习，感觉起步太晚了，但又舍不得学了半学期的前端，boss一百个招呼就一个要简历的，想找个小厂实习过渡，有无建议

rt，求拷打 0实习0奖项 白纸一枚😭

也大大小小面了很多内部正在搞AI的公司，给大家分享一下我的面试题库！ 第一章：RAG 系统 Q1: 请解释 RAG 的工作原理。与直接对 LLM 进行微调相比，RAG 主要解决了什么问题？ RAG（Retrieval-Augmented Generation）的核心是"检索+生成"两阶段：先从外部知识库中检索与用户问题相关的文档片段，再将这些片段作为上下文拼入 prompt，让 LLM 基于检索到的信息生成回答。相比微调，RAG 的优势在于： ①知识可实时更新，不需要重新训练模型； ②可追溯来源，减少幻觉且便于审计； ③成本低，不需要 GPU 资源做训练； ④领域迁移方便，...