高德Agent研发 凉经

寒暄几句问我在哪 怎么想到要去他们公司那边1.简单自我介绍2.问公司业务3.问实习项目4.介绍简历上的agent项目5.RAG怎么实现的6.1500万数据怎么来的 来源网站 要爬取多久 怎么绕过这个反爬机制 1500万数据量有多大 用RAG检索时间大概多久7.部署在哪8.查询精度提升40%，40%是指根据什么情况然后去提升的呢？怎么提升的9.RAG优化策略10.多层缓存是指什么11.RAG三维悖论 就是准确性、延迟还有成本，这其中你会怎么去权衡呢？然后在什么样的场景下，你会牺牲其中两项，来获取另外一项呢？直接无了

部门：蚂蚁国际笔试：沿用暑期实习的成绩 一面：8.29号 1. 对RAG的理解2. RAG和微调有什么区别3. Agent生成答案的效果和什么有关4.RAG可以优化的点5. 重排序怎么做的，用的什么模型，会做几轮重排序6. NDCG的指标听说过没有7. 搜索引擎有哪些指标去评判好不好8. 搜索引擎中的排序，设计一个公式去这个排序和我的这个结果的相关度9. 大模型的短期记忆和长期记忆有了解过吗，怎么做的10. 怎么对agent的效果进行评测的11. 遇到过很难解决的badcase吗，举例子说明12. 你们的这个智能体，你觉得还有哪些可以优化的空间13. 介绍一下你做的MCP的东西14.A2A技术...

先做个自我介绍面试官让我发一下 github 链接，讲讲自己的项目讲一下在 pcg 实习做的业务讲一下在字节做的业务说一下这个 vfs 是做什么用的讲一下你这个白屏检测怎么做的面试官先问我有没有什么问他的然后再写题：一道 dfs 的题目

一共两个面试官，面试官态度挺好的面试官1：实习的项目的流程是什么实习过程中和其他人是怎么协作的实习时做的需求之间的关系是什么什么原因导致执行成功率达不到100%有没有用过AI对AI技术有什么了解面试官2有没有用过python雪花算法的逻辑是什么雪花算法生成的ID是有序的吗现在有10亿个数据，里面有26种商品，怎么找出商品数量做多的那个（mapreduce）mcp是什么