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🟢 一、后端（NestJS + MongoDB + Redis）
NestJS 基础
NestJS 中的依赖注入（DI）是如何实现的？和传统的 Express 框架相比有什么优势？ NestJS 基于 TypeScript 的 reflect-metadata 实现 IOC 容器，通过 @Injectable 装饰器注册 provider，自动管理实例生命周期。相比 Express，它解耦了业务逻辑，利于测试和模块化。
请解释一下 Guard、Interceptor、Middleware 的区别和适用场景。 Middleware：在路由前执行，处理日志、请求解析等。 Guard：决定请求是否被处理（权限、认证）。 Interceptor：在路由调用前后执行，适合统一响应、缓存、数据转换。
在 NestJS 中如何优雅地处理全局异常？
数据库（MongoDB）
MongoDB 与关系型数据库相比，适合什么业务场景？
在房产类应用中，如果要支持“按地理位置范围搜索房源”，MongoDB 提供了哪些功能？
如何在 MongoDB 中设计一个房源集合，以便快速支持多条件检索（如价格区间 + 面积 + 标签）？
利用 2dsphere 索引，可以用 $near、$geoWithin 实现范围查询，适合房源按地铁口、区域等条件检索。
缓存（Redis）
Redis 的常见数据结构及其使用场景？ 数据结构：String（缓存 token）、Hash（用户对象）、Set（去重）、SortedSet（排行榜）。 分布式锁：SETNX + EXPIRE，避免重复任务；高级场景用 RedLock 算法。
如何使用 Redis 来优化 RAG 检索或 LLM 请求的性能？
解释一下 Redis 中的 分布式锁，在什么情况下会用到？
🟢 二、PC 前端（React + Radix-UI）
React 基础
react hooks? Hooks 是 React 16.8 引入的特性，本质是一系列用于在函数组件中 “钩入” React 状态和生命周期等特性的函数。它的设计目的是解决类组件的缺陷（如逻辑复用复杂、生命周期函数混杂多种逻辑等），让函数组件也能拥有状态管理、副作用处理等能力。 常见的 Hooks 包括： useState：管理组件状态 useEffect：处理副作用（如数据请求、DOM 操作） useCallback：缓存函数引用 useMemo：缓存计算结果 useContext：获取上下文数据 以及自定义 Hooks（基于内置 Hooks 封装的复用逻辑）
React 18 中的并发特性（Concurrent Features）解决了什么问题？ 支持可中断渲染（Concurrent Rendering），结合 useTransition、Suspense，提升大规模渲染场景下的响应性。
useEffect 与 useLayoutEffect 的区别是什么？ useEffect：异步执行，不阻塞绘制，用于副作用。 useLayoutEffect：同步执行，在 DOM 更新后、绘制前运行，用于测量布局。
React useCallback 与普通函数有哪些区别，主要解决哪些问题？ useCallback 是 专门用于缓存函数引用的 Hooks，它的核心作用是避免函数在组件重新渲染时被频繁创建新的引用，从而优化依赖该函数的子组件或副作用的性能。 （1）优化子组件渲染 （2）稳定 useEffect 的依赖项 useCallback 的设计基于 React 的渲染机制和性能优化原则： React 函数组件每次状态更新都会重新执行，函数内部定义的变量 / 函数会被重新创建（引用变化）。 对于不依赖组件状态的函数，其引用变化是无意义的，但会触发依赖它的逻辑（如子组件渲染、副作用执行）。 useCallback 通过依赖项数组跟踪函数内部使用的变量，仅当依赖变化时才更新函数引用，否则返回缓存的旧引用，从而减少不必要的计算和渲染。
在 react 中，虚拟 DOM 更新和 Diff 算法是怎么工作的？
UI 框架（Radix-UI）
Radix-UI 和 antd/mui 等传统组件库有什么区别？ Radix-UI 提供无样式、可访问性良好的基础组件，更适合与 TailwindCSS 配合构建定制化 UI，不像 antd 强耦合样式。
Radix-UI 提供的无样式基础组件如何结合 TailwindCSS 来构建一致的 UI 体系？
如果要实现一个级联选择器（行政区级联），Radix-UI 能否直接支持？如果不能，你会怎么扩展？
🟢 三、移动端（React Native Expo + 高德地图）
React Native Expo
Expo 与纯 RN 有什么区别？在生产环境中有哪些利弊？ Expo 提供打包、OTA、内置 API，降低门槛。但限制原生扩展，复杂场景需要 Eject。适合快速 MVP 开发。
如何在 Expo 项目中处理权限申请（例如定位权限）？ expo-permissions（旧）或 expo-location 提供 API，Android 需在 AndroidManifest.xml 配置，iOS 需在 Info.plist 写描述。
Expo 中如何优化启动速度和 bundle 体积？
高德地图 SDK
如何在 React Native 中集成高德地图并实现路线规划？ 通过高德 URI Scheme（amapuri://route/plan?...），传递起点/终点经纬度 + 名称，支持驾车、公交、步行等模式。
高德地图 WebView 和 Native SDK 方案的优劣？
如果用户规划路线后，要一键跳转到高德地图 App 并加载该路线，你会怎么实现？
🟢 四、AI 找房业务（RAG + LLM）
向量检索（RAG）
RAG 的基本流程是什么？ 用户输入 → 向量化（embedding） 在向量库（如 Milvus/Redis/MongoDB Atlas Vector Search）检索 Top-K 召回结果拼接 Prompt → LLM LLM 输出优化后的答案
如果用户查询“靠近地铁口的两居室”，你如何设计向量存储中的 metadata，以便快速过滤？ metadata 存房源价格、面积、坐标、交通标签；在向量检索时用 过滤条件（如 price < 20000）减少无关数据。
在 MongoDB / Redis 中存储向量时，各自的优缺点是什么？
LLM 调用
你如何将检索到的 10 条候选房源输入到 LLM，并让它挑选最佳的 3 个？
在生成结果时，如何避免模型产生虚构房源（hallucination）？ 提示工程（明确只从候选数据选择） 在 Prompt 中加入原始数据片段 引用结果时带 source 进行验证
如果 LLM 输出过慢，你会采取哪些优化策略？（提示：流式输出、分块检索、多模型路由） 流式输出（逐字返回） 召回结果先筛选（Top 10 → Top 3） 分块检索，减少上下文长度 小模型路由（简单问题走轻量模型）
系统架构场景题
用户高并发请求时，如何保证 Redis/MongoDB 不被打爆？ Redis 缓存热数据 MongoDB 建索引（compound index + geospatial） 请求限流（如 NestJS Guard + Redis 计数） 异步任务队列（BullMQ）削峰
如果 RAG 召回了几百条结果，你如何筛选并控制在 10 条以内？
设计一个“用户语音找房 → AI 结果推荐”的完整调用链路。
🟢 五、思维题
如果 LLM 推荐的房源结果与用户真实意图差距较大，你认为可能出现在哪些环节？怎么改进？ 向量检索召回不足 → 语义 embedding 不够好 Prompt 设计不严谨 → LLM 胡编乱造 用户 query 太模糊 → 需要澄清意图
前端如何处理从 LLM 返回的多模态数据（文字、图片、地图链接）？ 文字 → 普通渲染 图片 →
或懒加载 地图 → 高德地图 SDK 渲染标记点
假如 MongoDB 出现单点故障，你会如何保证服务可用性？ 部署 Replica Set（副本集） 配合 Arbiter 节点选举 使用 Sharding 提升扩展性
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