字节一面面筋(两个面试官,耗时五十多分钟)

面试问题整理完整面试录音可以去我频道看牛客有字数限制

一、安克创新实习项目相关

1. 你在安克期间，是优化了他们的运维机器人对吧？

2. 你们是如何实现的？是把过去的相关问题总结成数据库，用户提问后去数据库里匹配搜索吗？

3. 你刚才举的费用报销单关联不上的案例，包括大模型触发解决、调用工具、提示解决思路这些部分，都是你开发的吗？

4. 你是使用什么框架去做这个Agent的？

5. 你是通过函数匹配参数，还是通过大模型判断参数是否正确？

6. 这个过程中，还是调用大模型去提取参数，再返回给用户确认对吧？那你们是通过什么方式触发工具调用的？是大模型本身的function calling，还是MCP上下文的方式？

7. 那大模型除了参与参数提取之外，还参与了你们流程里的其他环节吗？

8. 那这个推荐功能你们是怎么做的？是用推荐算法、历史记录匹配，还是大模型生成可能的选项？

9. 大模型会存在幻觉问题，如果它推荐了一个不存在的选项，你们是怎么处理的？

10. 那会不会存在这样的问题：调用大模型本身需要时间，用户填完上面的内容后，没办法立刻生成推荐结果，这个问题你们是怎么解决的？

11. 相当于只有用户主动触发帮助，才会出现推荐选项，否则不会执行，是这样吗？

12. 那你们有统计过，有多少用户会使用这个推荐功能吗？

二、理想汽车实习项目相关

1. 你做的是帮助用户发现代码更新中的风险，对吧？

2. 你可以详细介绍一下，这一类风险的识别你是怎么做的吗？

3. 你这个知识图谱是怎么构建的？

4. 那你是怎么组织整个图谱的数据结构的？是怎么存储的？

5. 那你的知识图谱API服务，会给大模型返回什么样的信息？

6. 大模型拿到API返回的信息之后，会做什么操作？

7. 你刚才提到，会对每一条链路都生成风险摘要，请问所有链路是并行分析的，还是串行分析的？

8. 这个循环是定义在大模型的提示词之内，还是通过代码层面的循环实现的？

9. 请问有没有遇到过这种情况：你要分析的下一跳代码，长度超过了大模型的上下文窗口限制，这种情况你是怎么处理的？

10. 那在这个过程中，你有对上下文做压缩或者整理吗？还是每次对话只存储对话历史？

11. 那关于风险分析，是完全交给大模型，还是你们也有自己的规则，来判断是否存在风险？

三、技术基础与行业认知相关

1. 你之前有了解过大语言模型的基本原理吗？比如大模型为什么我们输入一段话，它就能回答我们的问题，或者接上我们的内容？

2. 关于AI Agent，请问你有了解过MCP的实现原理吗？或者你自己写过skill吗？

3. MCP主要是通过什么实现的？

4. 那为什么大模型加载MCP之后，就能看到外部的工具，是怎么调用的？

四、面试收尾

1. 请问你这边有什么问题想问我们吗？
#我的求职进度条# #我的求职进度条# #从投递到OC，你用了多久#

字节一面面筋(两个面试官,耗时五十多分钟)

全站热榜

创作者周榜