Milvus 面试题
共 3 篇真实面经 · 涵盖 百度 / 哔哩哔哩 / 京东 等 3 家公司
百度 Agent 后端三面:Agent 编排与动态知识库
百度 Agent 后端三面面经。前半场交流内部 AI 研发提效平台与动态知识库方案,后半场深挖 Agent/Skill 项目:优化前后耗时、Plan-Action 轻量化后自愈是否受损、多 Skill 串联的质量准出与性能权衡。
B站 AI Native 基础架构研发工程师一面:项目深挖与 Redis bitmap 追问
哔哩哔哩 AI Native 基础架构研发工程师一面面经。面试从项目的产品定位、运维排障链路一路追问到 Milvus 与 ES 的分工,随后考察 Redis 数据结构与分片上传的 bitmap 方案、Java IoC 与 AOP、MySQL 索引与 ThreadLocal,手撕删除有序链表重复元素 II。
京东后端一面复盘:RAG 知识库、向量库选型与 CAS 八股
京东后端一面面经,9 月 23 日,约 20 分钟。前半场深挖 RAG 知识库的写热点、Milvus 选型与检索定位;后半场 Java 八股覆盖 CAS 与 ABA、线程池、ThreadLocal、B+ 树、慢 SQL 与 Kafka 顺序性。