我以为会问一些项目问题，死磕项目，结果忽略了一些基础性的问题，一个没有回答上来😭😭😭好不容易找到一个面试，结果没抓住机会其实我早上五点就起来准备了😭结果准备方向偏了😭😭😭😭

第一次面试给到上海一家小小厂4.7下午四点面 面了三十分钟左右话说面试官不露脸啥意思😠1.自我介绍2.项目是商业项目还是团队开发还是自己学的3.sse和websocket区别（只答了单向双向 忘记答协议了）4.项目的服务端怎么搞的（网上接口文档）5.sse怎么重连（我印象里面是自动的 websocket才自己写重连逻辑吧）6.文件切片设置多大（我说的什么1024×2 单位没说 而且也应该是1024×1024×2吧）7.怎么判断切片是已经上传还是还没上传的（我是傻逼 因为我只知道请求列表 我就编了一顿 我说用数组的some方法 在里面就true 不在就false）说到这里的时候我自己都没绷住😂8.axios做了哪些封装9.虚拟列表怎么做的（不会 依旧瞎编）10.信令服务器是干啥的11.性能优化做了些什么12.vue2与vue3区别13.常见的状态码（背了但是忘了🌚）14.自己封装过组件没15.遇到过什么难点 怎么解决的16.会不会用git17.你是大三还是大四？（绷不住了 我简历不是写的25-29吗🤓面试官也没绷住 接下来开始殴打我大一这件事了18.你大一为什么要实习19.你学校课程怎么处理20.那你怎么学习的 考试怎么办21.为什么要大一就实习 有没有什么根本原因22.如果项目紧急上线 接不接受加班之后就开始唠家常在之后就是反问公司规模 业务 技术栈 框架无算法无手撕 纯八股+项目反思：反问太失败了 我应该问面试官对我的看法和建议的🌝体验挺好的 聊的挺开心 不过感觉因为我大一 大概率过不了总之就是体验了一次完整面试 挺好的😃

​​公司业务​​： 公司主营工业品电商，拥有自营供应链，并已开发了用于数据驱动决策的供应链仿真平台。​​岗位职责​​： 需要参与公司供应链仿真平台的开发，近期重点是优化库存策略仿真和销量预测模块，并计划引入大模型进行改造。北京研发团队规模较大但分散在多个项目，当前仿真平台项目仅配置2-3，支持ai开发。关于实习转正，有机会~全程无针对性八股，跟架构师聊项目，聊简历，技术~  各位佬觉得这个怎么样可以冲吗      #

攒攒人品！有面试过同岗的朋友欢迎评论区交流1.项目拷打2.实习拷打3.OCR 结果有噪声或错误时，你是怎么做纠错或提升解析质量的？4.多模态检索中，图像和文本向量不在同一空间时，如何实现对齐？5.Agent 中长短期记忆如何设计？各自存什么，怎么触发读取？6.多轮对话中，如果不同轮次的记忆发生冲突，你如何处理？7.用户情绪异常（投诉、愤怒）时，Agent 如何在不中断主流程的情况下进行干预？8.长文档为什么一定要切 chunk 再做向量化？不切会有什么问题？9.chunk切分时为什么要有重叠区域？比例一般怎么确定？10.稠密向量和稀疏向量的区别是什么？各自适合什么场景？11.是否做过关键词召回和向量召回的融合？具体怎么做的？12.向量检索中 Top-K 设置过大或过小分别会带来什么问题？13.余弦相似度和欧氏距离在高维空间中的差异是什么？实际怎么选？14.为什么需要 rerank 模型？它解决了向量召回的哪些问题？15.rerank之后的截断策略是怎么设计的？为什么选这个 K 值？16.文档发生局部更新时，如何做增量索引而不是全量重建？17.RAG 中如果没有召回到相关知识，如何约束模型避免胡编？18.HyDE 在 query 模糊时是如何提升召回效果的？19.超长上下文模型出现后，RAG 架构的必要性是否会下降？20.大模型高并发调用时，如何做限流、降级和成本控制？