求XTransfer大模型应用开发面经

本人硕士在读，目前手上两个机会1.TikTok 搜索后端（本地生活方向）2.蚂蚁大模型应用开发（主要是做AI助手）我感觉蚂蚁的转正率很吸引人，但是感觉进去了做的业务比较边缘，担心后面发展。然后字节这个业务听着不错，但是网上对字节本地生活部门的评价都是非常卷，进去了感觉也很难转正，秋招也不一定有时间准备。想要请教大家应该怎么选。

这个是4.30的面经 我一直没来得及整理1. 自我介绍，包括个人背景、经历，以及 AI 大模型如何融入学习和实践2. 使用 AI Coding 工具时遇到过什么问题，怎么解决答案：AI Coding 最大的问题不是不会写代码，而是它容易写出“看起来能跑但不符合项目约束”的代码。比如它会新增不必要的抽象层、改动无关文件、吞异常、遗漏权限校验、把敏感字段打进日志，或者生成一个和团队代码风格完全不同的实现。我的做法是先给它明确上下文和边界，不让它自由发挥。比如只允许修改指定文件，不允许改接口签名，不允许新增依赖，不允许修改数据库 schema。生成代码后，我会先看 diff，再跑测试，再重点 rev...

发一下问题给大家参考，攒攒人品！1.实习拷打2.拷打第一个项目：如果长表格被切分到了两个不同的Chunk，如何保证大模型在回答时不丢失表头信息？为什么不直接把图片转成描述再做文本检索，而是做视觉Embedding？有什么好处？3.拷打第二个项目：你是如何设定记忆总结的触发条件的？是根据对话轮数总结，还是根据Token消耗量来总结？如果测评量表返回的数据量非常大，超过了模型窗口，在不丢失核心指标的前提下，如何对工具结果进行预压缩？4.为什么在做RAG时，切片不能切得太长，也不能切得太短？5.什么是混合检索？为什么一些场景下，只用向量检索效果不好？6.如何在Prompt中设计拒答逻辑，让模型在知识库没有相关内容时，不强行生成答案？7.什么是CoT？它在提升Agent逻辑推理能力方面的原理是什么？8.在Function Call的过程中，大模型返回给后端的是真实运行的结果，还是调用的意图？9.拷打Transformer10.了解MySQL吗？在MySQL中，如果要存储用户的对话记录，你会选择哪种字段类型？为什么？11.Redis有哪些常见的数据结构？12.为什么在大模型应用中，会把一些重复的问题和答案存入Redis缓存？13.介绍一下如何利用Redis存储大模型的响应结果？14.如果两个用户的提问意思一样但表达不同，如何判断该不该命中Redis里的缓存？15.在分布式Agent环境下，用户的Session应该存放在哪里？16.手撕：无重复字符最长子串

攒攒人品！有面试过同岗的朋友欢迎评论区交流1. 拷打实习2. 并发搜索场景下，主线程起了多个子线程后，怎么和它们通信以知道任务全都做完了？3. 为了提速引入了 Kafka，但 Kafka 本身是异步组件，会不会反而导致任务流转变得更慢？4. 流量变大后，每个任务拆解并发大量消息，Kafka 会不会变成系统的性能瓶颈？（答了限流桶策略、结合业务使用频次限制）5. 扫表和用消息中间件（如 Kafka 双 Topic）管理长时任务状态，各自的优缺点是啥？6. 详细介绍一下你项目里的多智能体协同策略，三层 Agent（Root、Main/Fallback、Sub-Agent）是怎么互相配合流转的？7. 如果主 Agent 决定越过第二层直接调底层的子 Agent，上下文信息是怎么跨层传过去的？（答了通过解析 JSON 传递意图，并共用主线程/连接）8. 补充检索是如何评估数据质量并触发的？你怎么保证二次检索能搜到之前没搜到的内容？9. 怎么避免大模型检索到网上被 AI 批量生成的虚假垃圾数据（防止 GU 投毒）？10. 短期对话记忆和长期记忆分别是怎么提取和存储的？11. 怎么判断当前用户的提问需不需要去 RAG 里检索长期记忆？12. 为什么底层选用了 pgvector 做向量数据库，而不是其他的？13. 为什么在向量检索的基础上还要加 BM25 精确检索？具体解决了什么 bad case？14. 重排序（Rerank）是怎么做的？有没有设置低分阈值做提前过滤操作？15. 传统 CNN 有什么痛点？ResNet 让你印象深刻的核心思想是什么？16. 介绍你最近读过的五篇论文17. 平时拿到一个项目任务，你用 AI 辅助编程的工作流是怎么拆解的？18. 你的AIcoding提示词策略是怎么操作的？人工一般在哪个环节介入审核？