粤港澳大湾区国创中心三维检索后端实习一面面经

粤港澳大湾区国创中心三维检索后端实习一面面经，考察向量数据库索引、Docker、CI/CD、AI辅助开发流程、代码检索与部署。

云鲸智能平台开发一面面经

云鲸智能平台开发一面面经，重点考察 LangChain4j 接入大模型、流式输出性能统计、MySQL 与向量数据库优化、订单一致性以及 Java 基础。

Shopee（虾皮）Java后端实习二面面经，无八股无手撕，全程拷打RAG项目细节。考察文档解析、分块策略、向量化入库选型（pgvector vs Milvus）、效果评估指标及Agent与RAG的差异。终局为AI Coding实战题。

腾讯后端与 TEG 面试记录，讨论 NL2SQL、知识库与向量数据库、C++ 基础及 Redis。

快手后端开发实习二面面经分享。面试重点围绕大模型应用落地，涵盖Milvus向量数据库选型、LangChain/LangGraph框架对比、模型评测、SFT与RL算法对比，以及MySQL锁机制与链表排序算法题。适合准备AI相关后端开发职位的同学复习参考。

美团食杂零售业务部后端开发一面面经。重点考察大模型项目落地经验，涵盖向量数据库选型与优化、双向量召回流程、Java线程池底层原理及锁升级机制，并包含快排相关算法题。

快手大模型应用开发岗位二面面经，重点考察Spring AI Alibaba框架应用、RAG检索优化策略、向量数据库索引算法、Java集合框架及设计模式。面试官深入探讨了AI辅助编程的局限性及行业趋势，并包含手撕算法环节，适合准备大模型相关Java开发的求职者参考。

快手大模型应用开发岗位二面面经，考察重点包括Spring AI Alibaba框架应用、RAG优化策略（如索引算法、检索与召回）、Java集合框架继承体系、设计模式及其在源码中的应用，以及大模型辅助编程的局限性探讨，最后考察了并查集算法。