华为面试半天速通,纯项目,无八股

自我介绍

项目
你的O(1)和O(logn)抽奖算法是怎么实现的
你为什么要用redis,什么情况用redis
你数据量只有1w,为什么不用本地缓存而是用redis
如果数据大到单个redis装不下怎么办
分库分表怎么实现的
你数据量不大为什么要做分库分表
如果数据规模很大,几百g,不能缓存到redis,写操作或者读操作占90%,你数据库怎么设计

Linux常用命令
删除文件,修改文件权限(chomd),后面跟什么

机试思路,对着代码进行讲解

算法
力扣 115,120

技术面结束后5分钟收到主管面短信
全部评论
hard吗?是打开力扣写吗
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发布于 05-04 08:52 湖北
你好uu我想问下机试题是对着你当时写的代码来讲解吗?面试官那边是可以调出来当时的代码吗?
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发布于 05-02 09:07 广东

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不愿透露姓名的神秘牛友
04-30 18:05
空屿编号:你把墨镜摘下来是不是这样😭
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不愿透露姓名的神秘牛友
04-30 17:45
本人简历上 1 个 RAG 项目 + 1 个 Agent demo;这次面的是AI岗一面前我以为:背完八股 + 把项目讲清楚,应该能稳过。0-5 min:自我介绍 + 项目背景- 顺利。讲清楚了我的 RAG 是给法律咨询场景做的,痛点是大模型不懂行业术语。5-20 min:项目深挖(开始崩)- Q1:你的法律文档总共多少?切了多少个 chunk?- 我:约 500 份 PDF,5 万个 chunk- Q2:500 份 PDF 加起来才 5 万 chunk?平均每份 100 个 chunk,你切片粒度是多少?- 我:512 token- Q3:法律文档里"第三条第二款"和"第三条之二"是不同含义,你的切片会不会把它切散?- 我:(沉默 5 秒)……应该会- Q4:那你怎么解决?- 我:我可以加一个 metadata……(开始编)❌ 第一次崩:切片粒度没考虑业务语义。20-35 min:评测体系(继续崩)- Q:你怎么知道你的 RAG 有效?- 我:我用 Recall@5……- Q:评测集多少条?怎么构造的?- 我:100 条,我手工标注的- Q:100 条够吗?分布怎么样?- 我:分布……我没分- Q:那你的 Recall@5 是 0.81,你怎么知道这个数字是好是坏?baseline 是什么?- 我:(沉默 10 秒)❌ 第二次崩:没有 baseline,没分布分析,纯靠"看起来还行"。35-55 min:Agent 部分(彻底崩)- Q:你的 Agent demo 用了几个工具?- 我:3 个,搜索、计算器、文档查询- Q:当用户问一个问题,你的 Agent 怎么决定调哪个工具?- 我:用 ReAct,让模型自己决定- Q:模型决策错了怎么办?- 我:我加了个 reflection……- Q:reflection 失败 3 次后怎么处理?- 我:(沉默 15 秒)……我没想过❌ 第三次崩:异常路径完全没设计。55-65 min:业务理解 + 反问- Q:你觉得字节做 AI 应用最大的瓶颈是什么?- 我:算力?数据?- Q:你看过哪些字节最近发的 AI 产品?- 我:豆包、扣子……- Q:扣子是 Agent 平台还是工作流平台?- 我:(再次沉默)❌ 第四次崩:对面试公司业务一无所知。
牛客41664080...:切片粒度问得好
面试官拷打AI项目都会问...
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