有赞agent开发实习一面
一面
40分钟
- ai相关的工具和相关的知识是从哪获取的
- 解释ai中的token
- token还有哪些用处吗
- 上下文是什么，上下文的大小决定了什么指标
- 在上下文窗口大小限制的情况下，如何更合理的处理上下文
- 向量数据库你了解的有哪些
- 向量数据库和传统数据库的区别
- 向量数据库的匹配相似度的方法
- 余弦相似度
- 面试官补充：欧氏距离（L2）
- 对余弦相似度的理解，是如何计算的
- mcp解决什么问题，为什么模型会引入mcp概念
- mcp由几部分组成
- 如何使用mcp的方法
- electron主进程是如何处理mcp连接的安全性的
- 没太明白，问了面试官后，说的是zod校验
- function calling是什么
- function calling也是工具调用，那什么情况用function calling？什么时候用mcp？
- langchain去构建一个agent的步骤是什么
- 在langchain中注册tools有哪些方法
- langchain版本问题，大版本升级有哪些核心的变化
- 提示词技巧有哪些
- memory有使用过吗，对它的理解
- 这部分了解的不多，说的比较浅
- 面试官：在上面时间启用长期、短期记忆；在什么时机去存储；以及内容的召回和更新
- rag有哪些分片逻辑
- text splitter策略
- 从前端角度切入ai，从前端到agent如何去看待语言、工种的转变，以及如何更好的融合
在面试前电话沟通中可以知道面试官不看重语言，对agent实习生开发也不会作太难的要求，但一些基本理解和框架需要了解。
除了以前的前端/后端，全栈agent也是可以试试的。
当场答应二面，但是因为上次hr面流程没终止，所以没能约二面，挺可惜的吧。
有赞两个部门的面试感觉入职工作内容也是有挑战的，也是非常吸引我的地方。
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