百川智能大模型实习一面 压力好大

目前正在海投中，才面了两三次，得到的反馈是项目深度不够，也不够前沿，求各位大佬指点一二

1.为什么要用消息中间件？2.消息可靠性如何保证？3.RAG知识库搭建4.如何系统的评估知识库？5.大模型如何调用工具6. 工具用什么方式集成进去的7. 用什么框架实现MCP8. 用到哪些大模型的研发工具9.历史Memory10.JVM内存组成及垃圾处理11. Full GC 频繁发生的原因12.类函数的存储13. gc算法怎么判断垃圾14. 多线程访问数据，访问可能遇到什么问题？15. 怎么解决多线程访问冲突问题？16. jvm的内存地址是虚拟还是物理？17. 两个jvm，库在内存是加载两次吗18. tcp三次握手四次回收19. 为什么握手三次回收四次

1.自我介绍2.讲一下你项目里的Prompt一般怎么写？3.平时vibe coding吗？做过什么项目？4.向量数据库检索出来的历史信息，如果语义相关但时间太久，能直接用吗？5.了解ToT或者GoT吗？讲一下6.如果工具调用超时或返回空值，你如何设计Prompt让Agent反馈用户？7.讲一下Agent中的短期记忆和长期记忆分别怎样存储？8.Rerank的Top-k数量怎么确定？9.对于RAG，既然向量检索已经计算了相似度，为什么还要用引入交叉编码器进行重排？10.如何评估Rerank的有效性？有什么指标吗？11.长文档切片的粒度你一般怎么选择？📳对于想求职算法岗的同学，如果想参加高质量项目辅导，提升面试能力，欢迎后台联系。

发一下问题给大家参考，攒攒人品！1. 如何实现多 Agent 协作系统？2. 什么是 RAG（Retrieval Augmented Generation）？3. Java 如何实现 streaming response？4. 什么是 hallucination（幻觉）？为什么会发生？5. LangChain4j 如何返回结构化 JSON？6. 如何实现 SSE 推送？7. 如何评估 Agent 的执行效果？8. LLM 服务如何做缓存？9. LangChain4j 如何实现 Tool 调用？10. 什么是 AI Agent？11. 什么是 Prompt Engineering？12. Agent 和普通 ChatBot 有什么区别？13. RAG latency 怎么优化？14. Java 调用 OpenAI API 如何设计 SDK？15. RAG pipeline 的完整流程是什么？16. RAG 系统主要组件有哪些？17. 如何设计一个 AI 问答系统架构？18. RAG 如何做 rerank？19. AI系统如何做监控？20. embedding 和向量相似度搜索是什么？21. 什么是 ChatMemory？22. Java LLM 服务如何做连接池管理？23. 如何评估 RAG 系统效果？24. Agent memory 有哪些类型？25. 如何实现对话历史 memory？26. Transformer 架构核心原理是什么？27. 如何减少大模型 hallucination？28. LLM API 如何设计接口？29. chunk size 为什么很重要？如何选择？30. 如何实现 hybrid search（向量 + keyword）？31. 什么是 ReAct Agent？32. Spring AI 和 LangChain4j 有什么区别？33. 什么是 Tool Calling？34. embedding 模型如何选择？35. AI Chat 系统的整体架构是什么？36. 文档切分有哪些策略？37. LLM 服务如何做限流？38. LangChain4j 如何实现 prompt template？39. ChatGPT 的 system / user / assistant role 有什么作用？40. LLM 为什么推理成本高？41. AI系统如何记录 Prompt 和 Response？42. Agent 如何做任务规划（planning）？43. LLM latency 如何优化？44. 如何设计 Prompt 管理系统？45. streaming response 如何实现？46. MCP（Model Context Protocol）是什么？47. Agent workflow 和普通 workflow 有什么区别？48. 大模型上下文窗口是什么？如何突破长度限制？