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1、请介绍一下项目的整体流程以及上下游交互。2、如何保证消息不重复(幂等性)?3、如何处理消息“漏发”的问题?4、数据库分表为什么要分128张?依据是什么?5、人群圈选时遇到的“圈选过多”问题是如何发现并解决的?6、为什么使用雪花算法?如何解决时钟回拨问题?7、大模型应用中，意图识别(Intent Recognition)是如何实现的?8、你了解 COT (Chain of Thought)吗?9、了解 Function Calling 和 MCP 吗?10、关于 RAG(检索增强生成)，切片(Chunking)和向量库是如何处理的?11、为什么会出现答非所问的场景?12、Linux常用命令有哪些?13、在 Java List 遍历过程中直接删除元素会有什么问题?14、MySQL 索引 B+树和 B树的区别?15、MySQL最左匹配原则是什么?(a，b，c)索引，查(b，c)能走索引吗?16、MyBatis中resultMap 和resultType 的区别?17、Java 异常处理中，try中return A，finally中 return B，最后返回什么?手撕:82.删除排序链表中的重复元素

1.问AI你喜欢干什么，为什么？2.让他给我看一眼他长什么样子?3.请你告诉我你不知道答案的问题的答案？4.请告诉我我家猫现在怎么样了？

怎么克服面试过程中紧张到说话不利索 😭😭😭

经验就一条：Prompt 一定要拆开，任务一定要变简单。在面对小模型时，它们能力有限，如果把一堆要求（比如整篇文章+要求）塞进一个 Prompt，可能回答的就牛头不对马嘴了——不是主语识别不全，就是逻辑硬伤，或者答案缺斤少两。要把 Prompt 变成“工作流”，每一步只处理一个问题。比如“根据文章提问”，我通常拆成三步：第一步：只让模型识别文章的主语。第二步：根据主语去编问题。第三步：再针对问题生成答案。每步只干一件事，模型想出错都难。再比如做长文本的“分块（Chunk）”处理：不要让模型重写全文，除非你的token值够用，而且还会增加它的思考难度。你可以把原文段落编上号，让模型只输出：“标题...