本次面试模拟涵盖了微服务架构的核心知识，包括 Spring Cloud、Dubbo、Netty 等主流技术栈的基础概念、计算机基础以及源码原理。通过对三轮问题的详细解析，候选人不仅展示了扎实的技术功底，还体现了对分布式系统设计的理解和实践能力。对于正在准备求职面试的 Java 开发者而言，掌握这些内容将有助于提升面试成功率，增强职场竞争力。

本次面试围绕Java求职者的技能展开，深入探讨了MySQL、Redis、MongoDB和Elasticsearch四大数据库技术的相关知识点。通过对三轮面试题目的解析，不仅检验了候选人的基础知识掌握情况，也考察了他们在实际工作中解决问题的能力。希望这份面试指南能帮助更多开发者提升技术水平，在未来的求职道路上取得成功。

本文详细解析了Java求职者在面试中可能遇到的Spring AI、MCP、RAG、向量数据库和Embedding模型相关问题，涵盖基础概念、计算机基础和源码原理。通过这些问题，候选人可以更好地准备面试，提升自己的技术能力和竞争力。

本次面试围绕Spring AI、MCP、RAG、向量数据库、Embedding模型等AI核心技术栈展开，分为三轮提问，分别涉及基础概念、计算机基础与源码原理。通过这些问题，全面考察了候选人的技术广度与深度，尤其在AI工程实践中的理解与落地能力。希望本文能为正在准备AI技术栈面试的Java程序员提供有价值的参考。

RDB的优点是恢复速度快，占用空间小；本次面试围绕Java高级工程师岗位要求，重点考察了候选人在Spring AI、MCP、RAG、向量数据库、Embedding模型等新技术领域的掌握情况，以及对计算机基础、源码原理的深入理解。整体来看，JY表现出扎实的技术功底和良好的表达能力，能够准确回答各类问题并给出合理解释，展现出较强的综合能力，具备胜任高级Java工程师岗位的潜力。在分布式AI系统中，MC

本次面试涵盖了Spring AI、MCP、RAG、向量数据库和Embedding模型等多个前沿技术点，通过三轮提问深入考察了候选人在基础概念、计算机基础和源码原理方面的掌握情况。程序员JY在每一环节都给出了详尽且准确的回答，展现了扎实的技术功底和良好的沟通能力。整体来看，此次面试不仅检验了候选人的技术水平，也为其提供了展示自我和提升的机会。

本次面试围绕Spring AI、MCP、RAG、向量数据库、Embedding模型等AI核心技术栈展开，分为三轮提问，分别涉及基础概念、计算机基础与源码原理。通过这些问题，全面考察了候选人的技术广度与深度，尤其在AI工程实践中的理解与落地能力。希望本文能为正在准备AI技术栈面试的Java程序员提供有价值的参考。

JY: Spring AI 是一个基于Spring框架的AI开发工具包，旨在简化人工智能应用的开发过程。它提供了一系列开箱即用的功能，如自然语言处理（NLP）、机器学习模型集成以及深度学习支持。应用场景包括智能客服系统: 利用Spring AI提供的NLP功能来实现用户意图识别和自动回复。推荐引擎: 通过集成机器学习模型，为用户提供个性化的产品或内容推荐。图像识别服务: 结合深度学习模块，用于商品

一致性（Consistency）：所有节点在同一时间读取的数据都是最新的。可用性（Availability）：每次请求都能得到响应，但不保证是最新的数据。分区容错性（Partition Tolerance）：即使网络出现分区，系统也能继续运行。由于网络分区在现实中不可避免，因此分布式系统必须在这三者之间做出权衡。CP 系统（如 Zookeeper）：为了保持强一致性，可能会牺牲部分可用性。AP 系

本次面试涵盖了Spring AI、MCP、RAG、向量数据库和Embedding模型等多个前沿技术点，通过三轮提问深入考察了候选人在基础概念、计算机基础和源码原理方面的掌握情况。程序员JY在每一环节都给出了详尽且准确的回答，展现了扎实的技术功底和良好的沟通能力。整体来看，此次面试不仅检验了候选人的技术水平，也为其提供了展示自我和提升的机会。