一面过了之后隔了三天约了二面，同样是视频面试，时长将近一个小时。二面的面试官是技术负责人，上来先深挖项目，然后是几道比较有深度的技术题，最后出了一道系统设计题。整体感觉比一面难不少，很多问题没有标准答案，考察的是思维方式和工程经验。1. 详细讲一下你项目中最复杂的模块，为什么这样设计？有没有做过重构？二面必问，而且会顺着你说的内容一直追问，所以只说自己真正理解的部分。回答框架：背景：这个模块解决什么业务问题，规模有多大（QPS、数据量）设计：核心架构是什么，为什么这样划分，技术选型的理由难点：遇到过什么问题，怎么发现的，怎么解决的演进：如果做过重构，重构前后的对比，重构的收益面试官最想听到的是...

27届还能有实习吗，有同学就学到Javaweb也找了个实习，之前投了800份我就约了一个面，，然后紧急搓了个ai项目demo换上去了😩

要简历的不少，但没面😥同学都在实习，好焦虑😢

1. 自我介绍2. RAG 怎么优化，评估时你会看哪些指标RAG 的优化一般不能只盯着生成端，很多问题其实出在检索阶段。常见优化思路包括 query rewrite、chunk 切分策略调整、混合召回、重排序、上下文压缩和引用约束。比如文档切得太碎，召回会有信息断裂；切得太长，又容易把无关信息一起带进来，生成端会受污染。真正线上效果好的 RAG，通常不是“某个 embedding 更强”，而是检索、排序、上下文组织和回答约束配合得比较好。评估时我一般拆成两层。第一层看检索，比如 Recall@k、MRR、HitRate，看相关证据能不能被捞上来；第二层看生成，比如答案正确率、faithfuln...