暑期实习

目前拿到了百度日常实习的offer，业务是百度云，说是3.30到岗。但是我感觉百度薪资比较低，而且没有转正。因为我是双非，感觉4月才能有一些大厂暑期的面试机会，如果去并且骑驴找马的话，多多少少会影响我后续的面试，不知道要不要去呀，大伙给点建议。我的想法是，至少工资和转正至少得有一个吧，而且我之前还从滴滴离职了，如果去百度的话还不如不离职

1、自我介绍2、项目介绍3、Agent 的核心组成是什么LLM Agent 本质上不是单独一个大模型，而是由模型、提示策略、工具、知识、记忆和执行接口组成的系统。可以概括成：[Agent = LLM + Prompt + Tools + Knowledge + Memory + Interface]其中 LLM 负责理解和生成，Prompt 决定任务边界和行为方式，Tools 负责访问外部能力，比如检索、地图、计算、数据库和 API，Knowledge 负责补充外部知识，Memory 负责保留短期上下文和长期用户信息，Interface 则负责把 Agent 和外部系统连起来。如果任务比较简单...

本人技术栈主要是Python+Go，之前有两段后端实习经历一面一开始面试官就围着我之前的实习项目问，问得还挺细的：当时做项目的时候，为什么要引入父子索引？还有BM25，引入的原因是什么，比例是怎么设置的，整个具体流程是怎样的，有没有做rerank操作？如果做了rerank， rerank之后返回几个块？有没有做过一些验证来确保效果？rerank之后的topk截断是怎么实现的？为什么选这个k值，有没有考虑过其他方案？让我讲一下上下文工程，还有记忆功能是怎么实现的。除了AI相关的项目，还问了我之前做的后端实习项目，都是一些项目里的细节问题。分布式令牌桶限流、漏桶限流，还有滑动窗口算法限流，这三个都让我讲一下。尤其问了滑动窗口的数据结构会包含哪些字段，滑动窗口对比令牌桶有什么缺点，还有用Redis的什么数据结构能实现滑动窗口。又绕回我自己做的项目，让我讲一下LRU的原理和实现。布隆过滤器的原理、应用场景，也让我详细说一下。MySQL索引失效的情况，这块我八股好久没看了，只想起来两个，被面试官追问了好久，有点没答好。面试官还补问了一句，like查询会不会导致索引失效。MySQL的事务隔离级别，还有一致性相关的内容，让我讲清楚。MVCC这块问得特别细，反复追问，还举了具体场景，问这种情况下会创建几个readview，我当时琢磨了半天，尽量把自己知道的都讲了。最后还问了MySQL的锁相关知识，行锁、表锁这些都涉及到了。手撕代码环节，我跟面试官坦诚说，最近一直在实习，好久没刷过题了，然后面试官就出了一道反转链表，不算特别难，慢慢理清楚思路就做出来了。二面跟一面不一样，二面全程没涉及后端相关的问题，全是AI agent和RAG相关的，而且大部分都围绕我之前做的RAG项目展开，问得特别深入。首先问我，做RAG项目的时候，是怎么评测效果的？有哪些评测维度，具体用到了哪些指标？然后问项目里的数据集包含什么内容，数据来源、数据格式这些都问到了。如果让我对RAG的相关度和回答效果做优化，我有什么思路？有没有更体系化的优化方案，而不是零散的调整。面试官还举了个具体场景，比如有一千条数据，需要做求和处理，让我说说这种数据处理场景，我会怎么设计实现。RAG的性能怎么提升，有没有实际的优化思路，不管是工程层面还是算法层面。我项目里的上下文是怎么处理的，有没有什么优化的方向，比如上下文过长、冗余这些问题怎么解决。agent的长记忆和短记忆之间，怎么做到协同工作的，两者的衔接逻辑是什么。最后问我，有什么思路能让自己做的agent更智能？这个问题我感觉太宽泛了，当时没太get到面试官具体想了解什么，就主要围绕我工程开发中遇到的实际问题，讲了一些针对性的优化思路。手撕代码环节，出的是全排列，这个之前刷过类似的，思路比较清晰，顺利做出来了。感觉面试官比较爱问的AI问题就是RAG 的全链路优化、Agent、减少幻觉

rt，今天三道编程题，感觉数据很弱，ak了。但是前面基础选择有好几个不会。。。