整理了一场真实的LLM大模型应用开发面试复盘！聚焦RAG架构、技术选型、流式输出和工程优化这些核心模块，下面直接上错误示范和高分话术，帮你避开雷区、答出亮点。 Q1：如何设计一个基于RAG的AI面试系

全面覆盖 Eino 工具开发的核心知识点！从三个核心接口到 ToolInfo 的两种定义方式，再到 ToolsNode 工具组合技巧，搭配可运行代码示例，进阶必备～

前言 AI 大模型技术正飞速发展，其在各行业的应用日益广泛。本文将系统介绍 AI 大模型的核心知识与接入实战方法，帮助开发者快速掌握大模型的使用与集成技巧。由于技术迭代迅速，实际操作中若遇细节差异，建

兄弟们，整理了一场超真实的大模型应用开发面试复盘！不聊虚的，全是面试官当场指出的高频错误和手把手教的加分话术，覆盖了RAG搭建、微调选型、效果评测、项目表述这些必考模块。

以用户模型管理为例，详解如何在 Code 开源版二次开发中落地 DDD 架构，从领域层核心模型设计到 API 网关实现，拆解各层协作逻辑与实操步骤，为同类业务开发提供可复用的流程模板。

今天聚焦Golang语言基础（GMP/GC）、微服务架构、缓存和数据库优化这几个必考模块，帮你一次性解决“话术不会组织”、“术语老是说错”、“细节没亮点”三大痛点。

最近我们团队在疯狂的研究AI。期间不仅做了几个还不错的项目，也踩坑不少。下面我就分享一下，过去用GoZero开发了怎样一个AI应用，以及为什么现在要用字节的Eino重构和优化。 我们过去基于gozer

从开发者思维转产品经理思维、AI 改不好小问题、token 限额等 4 大踩坑经历全分享，附带项目解析、数据库设计、服务器部署等新手友好提示词，小白也能快速上手 AI 编程。

最近帮几个学员改简历，发现一个很有意思的现象：同样是写熟悉Golang+Gin开发，有人能拿到腾讯二面，有人连初筛都过不了。