国金证券面试

在生成式AI广泛应用的企业环境中，高质量的Prompt是释放大模型能力的关键。然而，一线员工的prompt engineering能力差异较大，分布不均，且通过一线使用人员独立维护的话，会导致最终输出结果的不可控，即导致输出质量参差不齐。通过建立标准化的Prompt模板，可以大幅提升AI应用的稳定性和效率，降低试错成本。本文将分享几种适用于企业内部的Prompt模板，并结合实例说明其用法。一、标准化模板的价值企业级Prompt模板旨在将复杂任务拆解为清晰的指令框架，确保模型理解一致。其核心要素包括：角色定义、任务描述、输入格式、输出要求及约束条件。标准化后，通过维护字典进行后端调用，可以确保使...

1、自我介绍2、Agent项目是实习项目还是个人项目？有没有上线？3、拷打实习（10min）4、大模型微调，你的训练数据集是如何构建的？数据量有多大？5、在构建数据集的过程中，遇到了哪些挑战？花了多长时间？6、你之前的实习经历偏后端工程，你未来的职业规划更倾向于纯后端开发，还是希望从事与AI/大模型结合的工作？7、详细讲一下Golang中Channel的概念和作用，它是否是并发安全的？8、Channel和传统的锁（Mutex）在实现并发控制时有什么区别？各自的适用场景是什么？9、讲一下GMP模型10、当P的本地队列为空或者不为空时，它会怎么去调度G（协程）？11、Redis支持哪些数据结构12、为什么Redis的速度这么快13、如何实现一个类似淘宝搜索框的实时商品名称模糊搜索功能？14、实时输入联想与输入完成后点击搜索在技术实现上有什么本质区别？15、实时搜索通常使用什么网络协议（如WebSocket）？你了解或有使用过吗？讲一下16、请详细说明微信扫码登录的完整流程和背后发生的原理17、在微服务架构中，服务发现和负载均衡是如何实现的？18、服务注册中心（如Nacos, Consul）是如何工作的？服务实例如何注册和保活（如通过心跳机制）？19、讲一下Agent中的“长短期记忆”20、什么样的信息应该放在长期记忆，什么样的信息放在短期记忆？21、当对话轮数很多，上下文窗口不足时，有哪些处理策略？（如截断、压缩）22、如果要进行记忆压缩，通常有哪些方法？23、了解过Agent的设计范式吗？有哪些？24、你设计的Agent是怎么实现ReAct模式的？详细讲讲25、手撕：实现一个并发任务处理器：给定一个包含100个任务ID的列表，要求控制最大并发数为3，模拟并发调用某个外部接口（如打印ID）26、反问

  使用 tushare 历史与实时数据，开展 A 股分钟级量化交易程序的开发、回测和实盘应用。利用实时分钟级成交指 标的不合理偏差，识别实时量价背离，在每一分钟内同时给出多只股票(每日一台电脑最多 50 只)的分钟级买入 信号;每日利用实时分钟级成交指标，相较于历史分钟级成交指标的不合理偏差，实时识别资金分时异动，在每一 分钟内同时给出多只股票的分钟级卖出信号。   程序盘中根据每只股票的日内价格均线，在实时价格高于均线时限制买入信号，在低于均线时限制卖出信号。盘前 记录每只股票的 Beta 因子值，盘中将交易信号除以每只股票的 Beta 因子值，用于交易信号标准化;盘前记录每 只股票历...