昨天 20:31 中山大学 算法工程师 发布于山东
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淘天AI Agent 一面面经
1. 挑选个人复杂度最高、难点最突出的项目完整讲解，重点说明项目核心痛点、落地难点、技术瓶颈与最终落地解决方案。
2. 结合项目场景，说明Agent任务目标拆解逻辑，以及PPO算法完整训练指标、效果评估标准。
3. 阐述RLHF对齐偏好定义逻辑，大模型对话优劣好坏的标注标准与偏好数据集构建逻辑。
4. 详细讲解奖励模型RM、Critic网络结构设计思路，组件有效性验证方式、调优优化策略，以及整体对话效果量化评估方案。
5. 对比选型SFT、DPO、PPO、GRPO、RAG多条技术路线，说明为何选用强化学习做Agent对齐优化，完整输出各方案评估维度、适配场景与选型依据。
6. DPO全流程效果评估方式，结合实际业务案例说明DPO固有短板，对比DPO与GRPO原理差异、优劣特点与落地适用场景。
7. 从算法原理角度，讲解GRPO具备更强探索能力、稳定训练的核心原因。
8. 阐述个人参与RAG相关项目初衷，梳理RAG系统整体架构与核心工作内容。
9. 对比语义切分、固定长度切分、递归语义切分优劣，说明递归切分选型原因，以及不规则、非结构化文档专属预处理方案。
10. 梳理向量数据库选型核心考量维度，结合线上高并发、低延迟生产环境，说明落地选型策略。
11. 说明关键词检索+向量检索混合检索设计原因，介绍召回率、准确率等检索效果客观量化评价指标。
12. 针对检索召回不足、匹配精度偏低、上下文关联性差等问题，逐条梳理全链路优化手段。
13. 讲解用户意图模糊、指代不清、需求不明确类问题的意图识别与澄清处理方案。
14. 讲解重排序模型选型、技术实现、解决的检索冗余错乱问题，所用开源/商用工具库，以及不同重排模型横向对比实验结论。
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