LangGraph 圣经：从0到1穿透 multi-agent多智能体 入门实战

es核心原理：深入 BM25、TF-IDF、 knn、 L2距离、Cosine距离、RRF 等核心原理

只要按照上面的 尼恩团队梳理的 方案去作答， 你的答案不是 100分，而是 120分。面试官一定是 心满意足， 五体投地。按照尼恩的梳理，进行 深度回答，可以充分展示一下大家雄厚的 “技术肌肉”，让面试官爱到 “不能自已、口水直流”，然后实现”offer直提”。在面试之前，建议大家系统化的刷一波 5000页《尼恩Java面试宝典PDF》，里边有大量的大厂真题、面试难题、架构难题。很多小伙伴刷完后，

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AI-Native 应用（图解+秒懂）： 什么是 AI-Native 应用（AI原生应用）？如何设计一个 AI原生应用？

视频会员部门正在推进一个领域驱动的项目，期望运用 DDD 的一些理论，对会员技术体系的进行全面梳理。复杂度：业务复杂性（包括播放、购买、活动、内容展示、内容互动等全场景），以及技术复杂性（如业务规则、模块繁多、高并发、信息安全等），需要全面考虑。跨部门合作：目前的会员内容体系，涉及会员、直播中台、腾讯云、安平审核等多个部门，是一个典型的跨部门合作项目。体系梳理：会员业务涵盖内容展示、内容互动、内容

美团面试：LLM大模型存在哪些问题？RAG 优化有哪些方法？

在正式开始第6篇之前，尼恩说一下自己对DDD的 亲身体验、和深入思考。大大提升 核心代码业务纯度老的mvc架构，代码中紧紧的耦合着特定ORM框架、特定DB存储、特定的缓存、特定的事务框架、特定中间件，特定对外依赖解耦， 很多很多。总之就是 业务和技术紧密耦合，代码的 业务纯度低， 导致软件“固化”， 没法做快速扩展和升级。大大提升 代码工程测维扩 能力DDD进行了多个层次的解耦，包括 持久层的DB

大语言模型（英文：Large Language Model，缩写LLM），即大型语言模型 (LLM)，大型语言模型 (LLM) 之所以大，是指 具有大规模参数和复杂计算结构（超过 10 亿个参数），LLM通常基于 Transformer 模型架构，由深度神经网络构建，对海量数据进行预训练处理。LLM的特点是规模庞大，包含数十亿的参数，帮助它们学习语言数据中的复杂模式。大模型的底层转换器包含一系列神

大语言模型（英文：Large Language Model，缩写LLM），即大型语言模型 (LLM)，大型语言模型 (LLM) 之所以大，是指 具有大规模参数和复杂计算结构（超过 10 亿个参数），LLM通常基于 Transformer 模型架构，由深度神经网络构建，对海量数据进行预训练处理。LLM的特点是规模庞大，包含数十亿的参数，帮助它们学习语言数据中的复杂模式。大模型的底层转换器包含一系列神