AI 项目要从模型效果走向业务闭环,能说明指标、反馈、坏例、迭代和监控,才像真实上线系统。
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RAG 不只难在首次搭建,知识库持续更新后更考验版本管理、缓存失效、索引一致性和坏例回归。
阅读全文结构化输出不是让模型“按 JSON 返回”这么简单,后端必须承担解析、校验、重试、降级和审计。
阅读全文Agent 记忆的核心不是保存更多聊天记录,而是管理当前任务状态、长期偏好、权限边界和可删除能力。
阅读全文数据库题要把读路径和写路径分开讲:索引解决查询效率,事务和状态机解决写入一致性。
阅读全文MQ 不是把请求丢出去就结束,真正难点在消息可靠、消费幂等、状态补偿和堆积恢复。
阅读全文JVM 题的高分点不在背参数,而在能把内存、GC、线程和线上证据串成排查链路。
阅读全文项目面不是复述做过什么,而是证明每个技术选择、数据规模、异常处理和上线结果都经得起追问。
阅读全文AI 后端不能只关注回答质量,模型调用的超时、失败、成本和降级策略同样决定项目是否能上线。
阅读全文epoll、线程池、连接池这些概念最终都要落到线上排查:请求为什么卡住,资源在哪里耗尽。
阅读全文金融科技后端题常把 Java 基础和业务一致性结合起来,候选人要能说明数据正确性、审计和失败补偿。
阅读全文RAG 的评估不能只看召回率,要看证据是否可答、答案是否基于证据、坏例能否持续减少。
阅读全文大模型应用质量差异往往不只来自模型,而来自上下文选择、证据组织、历史压缩和成本延迟取舍。
阅读全文Agent 项目真正难的是让模型动作可控、可审计、可恢复,而不是把几个函数接给模型。
阅读全文Go 面试中的接口和值传递不是孤立语法,真正要回答的是抽象边界、对象生命周期和并发退出条件。
阅读全文LRU 代码题背后考的是数据结构选择,也考缓存系统的容量、并发、命中率和一致性边界。
阅读全文集合并发题不能只背结构,要能说清共享状态为什么危险、并发容器解决了什么、仍然解决不了什么。
阅读全文网络题不是背协议名,而是把可靠性、加密、传输控制和线上超时联系起来,回答出工程边界。
阅读全文前端异步问题不只是输出顺序。搜索框、列表筛选和分页切换里,旧请求覆盖新结果是很常见的项目坑。
阅读全文线上事故排查不只是会命令。面试里要讲清现场证据、影响范围、恢复动作和事后复盘。
阅读全文RAG 回答错了,不一定是模型问题。面试里要按资料、切分、召回、重排和生成分层归因。
阅读全文热点缓存失效时,真正危险的是大量请求同时回源。面试回答要讲清发现、保护和验证。
阅读全文普通查询可以读快照,但更新必须面对最新数据。理解当前读和锁,才能讲清库存、订单和状态流转。
阅读全文异步不是把任务丢进线程池就结束。面试里要讲清任务拆分、超时控制、异常兜底、队列堆积和下游保护。
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