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前言近一年，大数据面试的风向正在发生明显变化。过去，面试官更关注：数仓分层怎么设计？指标体系如何构建？Spark 调优怎么做的？而现在，越来越多的面试开始追问：你有没有做过 AI 相关项目？LLM 在数据场景中如何落地？RAG 是怎么设计的？AI 不再是「加分项」，而是逐渐成为「基础能力」。但问题是 很多人所谓的 AI 项目，只停留在：调个 API写个简单问答 Demo这在企业级场景里，是远远不够的。真正有含金量的 AI 项目，必须要解决真实业务问题，并具备：检索增强（RAG）落地能力LLM 语义理解与 Prompt 设计能力工程化架构能力（可扩展、可复用、可维护）而在我们当前的数据仓库体系中...

1. 简单做个自我介绍参考答案：您好，我叫XXX，目前是XX大学计算机专业研究生/本科在读。我主要学习Java后端开发，熟悉Spring Boot、MyBatis、Redis等技术栈。在项目经验方面，我参与开发过电商系统的订单模块，负责订单创建、支付回调、库存扣减等核心功能，期间使用Redis解决了库存超卖问题，通过分库分表优化了订单查询性能。我还做过一个社交平台项目，实现了用户关注、动态发布、消息推送等功能，使用Kafka处理异步消息，用Elasticsearch实现内容搜索。我对技术比较感兴趣，平时会阅读技术博客和源码，了解JVM原理、并发编程、分布式系统等知识。我希望能加入Moka这样的...

要求每天至少对话100次🤣现在必须得all in AI了