1. 先做一下自我介绍2. 讲讲你做的这个项目这个项目可以设计成面向投研分析师的问答和报告辅助系统，支持财报解析、公告问答、指标对比和结论摘要。整体链路一般包括文档接入、结构化解析、分块索引、检索增强、模型生成和结果回溯。我主要负责的是文档清洗、分块策略、Embedding 入库、重排、长上下文裁剪和推理链路监控。项目里比较难的点在于文档质量参差不齐，表格、脚注和跨页内容很多，直接切分会严重影响召回效果，所以后面会专门做表格提取和层级切片。3. 怎么解决大事务问题，为什么会导致这些风险大事务的风险主要在于占锁时间长、回滚成本高、undo log 膨胀、主从延迟和数据库连接占用时间过久。尤其是在...

现在AI这么恐怖，毕业26，能干到30吗？暑期实习也找不到，感觉快进斩杀线了啊

最近参加了几场Agent专项面，有个非常刁钻的趋势：面试官开始反思“过度智能化”的问题。比起炫耀模型的能力，他们更想看你作为开发者，如何处理资源边界与业务对齐。核心考点一：Token 经济学与“长效记忆”的取舍面试官常会问：“如果任务链路极长，上下文爆了怎么办？”别只回答“滑动窗口”或“向量检索”。现在的深度考点是“记忆的结构化存储”。考点： 你是否设计了类似计算机操作系统的“缓存交换”机制？深度回答： 聊聊如何将非结构化的对话，实时提取并更新到结构化的知识图谱或数据库中。这样Agent下一次读取的是“属性值”，而不是翻看几万字的聊天记录。这考查的是你对信息压缩率的控制能力。核心考点二：如何定...