行至智能 前端 一面

考了一道写AI提示词，千问模型，牛客平台笔试

春招已经到了白热化的阶段，虽然这几天的小厂面试不断，但是小厂的事情是真的多，要么就是不发offer实习转正，要么就是驻场外派性质要么就是996，更离谱的是有的小厂三个毛病全占了。中厂也就转转、小黑盒给面试了，但是这俩家出了名的池子大并且hc少，感觉大家都可以投一下试试。虽然中大厂0面试，但是。。。，夸不出来自己，hh。

攒人品中，祝大家都能拿到满意的Offer！1.实习拷打2.工业 PDF 解析中，复杂版面（多栏、表格、图文混排）如何做版面理解并还原结构？3.OCR 结果有噪声或错误时，你是怎么做纠错或提升解析质量的？4.多模态检索中，图像和文本向量不在同一空间时，如何实现对齐？5.Agent 中长短期记忆如何设计？各自存什么，怎么触发读取？6.多轮对话中，如果不同轮次的记忆发生冲突，你如何处理？7.用户情绪异常（投诉、愤怒）时，Agent 如何在不中断主流程的情况下进行干预？8.长文档为什么一定要切 chunk 再做向量化？不切会有什么问题？9.chunk 切分时为什么要有重叠区域？比例一般怎么确定？10.稠密向量和稀疏向量的区别是什么？各自适合什么场景？11.是否做过关键词召回和向量召回的融合？具体怎么做的？12.向量检索中 Top-K 设置过大或过小分别会带来什么问题？13.余弦相似度和欧氏距离在高维空间中的差异是什么？实际怎么选？14.为什么需要 rerank 模型？它解决了向量召回的哪些问题？15.rerank 之后的截断策略是怎么设计的？为什么选这个 K 值？16.文档发生局部更新时，如何做增量索引而不是全量重建？17.RAG 中如果没有召回到相关知识，如何约束模型避免胡编？18.HyDE 在 query 模糊时是如何提升召回效果的？19.超长上下文模型出现后，RAG 架构的必要性是否会下降？

想问问大家阿里现在笔试都有些什么题型哇，大概考一些什么内容，AI应用研发岗，面试官约了周四面试让我周三把笔试做了😭