字节飞书Golang开发一面面经
《面试题目》
一、项目与RAG相关
- 项目背景介绍，是否基于实习经历？
- 介绍项目三大功能。
- RAG的具体实现流程。
- RAG与直接投喂大模型搜索的区别。
- 如何解决RAG场景下的数据安全泄露问题？
- 大模型滑动窗口及上下文存储方法。
- GPT上下文长度限制及超长上下文的处理机制。
二、综合技术与基础 8. 难点问题解决：描述一次技术挑战及解决方案。 9. HTTP错误码含义（401, 403, 404, 5xx）。 10. Java与Python语言对比及应用场景差异。 11. Python与Java在内存管理和GC上的区别。 12. JVM内存模型区域划分。 13. Native方法（JNI）如何在JVM中运行。 14. 内存溢出（OOM）与内存泄漏的区别及常见场景。 15. Java多线程并发安全解决方案及性能优化（CAS、锁粒度、读写锁）。
三、算法手撕
- LeetCode 300. 最长递增子序列（非动态规划法，10分钟完成）。
《参考解析》
- RAG与直接搜索的区别：RAG通过向量检索获取精准背景，减少模型幻觉，适合特定领域知识库；直接搜索受限于上下文长度和上下文窗口成本，且无法实时更新私有数据。
- 超长上下文处理：使用外挂存储（向量数据库）、Long-Context技术（如Ring Attention、Flash Attention）以及长文本压缩算法，将文档切片存储并按需召回。
- 内存溢出与泄漏：溢出是堆空间不足导致程序无法继续申请空间；泄漏是指已不使用的对象无法被GC回收，常由长生命周期对象持有短生命周期对象引起。
- 并发性能优化：在锁竞争激烈时，应优先考虑减小锁粒度、使用乐观锁（CAS）替代悲观锁，或引入读写锁（ReentrantReadWriteLock）提高读并发，必要时通过分段锁降低竞争。