AI与八股

"介绍一下AI的技术理解"

回答要点：

• Skill概念：技能说明书，渐进式加载，更精确
• MCP vs Function Calling：MCP是统一标准，Function Calling需自定义
• Transformer：QKV注意力机制，编码器理解语义，解码器生成文本

"对RAG的向量库有了解吗？"

回答要点：

• PGVector：项目中使用，500万以下数据，开发友好
• Milvus：专业开源向量库，支持分布式
• 作用：向量存储，权重分配，精准定位知识

"怎么把文档转换成向量库？"

回答要点：

1. 文档预处理：加载、转换、去除无关信息
2. 分块：切分文本块，保持语义完整
3. 嵌入：转高维向量（1536维）
4. 存储索引：存入数据库，构建索引

检索流程：召回 → 重排 → 生成

"上下文太多导致幻觉怎么办？"

回答要点：

• 事前规划：Skill渐进式加载、RAG检索增强
• 事中压缩：关键信息摘要、滑动窗口
• 事后总结：外置记忆（Redis存储）

"怎么保证agent正确有效？"（测试）

回答要点：

• 鲁棒性测试：输入模糊误导信息
• 工具使用测试：测试MCP调用
• RAG召回质量评估
• 人工排查
• 标准答案对比：语义相似度

MySQL："主从复制的优缺点？"

回答要点：

• 优点：读写分离、数据备份、容灾、数据分析
• 缺点：异步复制一致性风险、数据丢失风险、维护成本

算法

面试官一笑：至于算法嘛，我们现在都有AI就不考了，AI会写的 我也嘿嘿一笑。

反问：有什么建议

面试官说挺好的，第一次碰见反问然后面试官说回答的很好的，我要鼻涕一把泪一把了。

没有问项目可能因为这个是AI岗吧，我仔细一看原来写的是agent测试。