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昨天 15:17
吉林农业大学 算法工程师
Momenta AI Agent开发 二面
1、自我介绍2、项目介绍3、Agent 的核心组成是什么LLM Agent 本质上不是单独一个大模型，而是由模型、提示策略、工具、知识、记忆和执行接口组成的系统。可以概括成：[Agent = LLM + Prompt + Tools + Knowledge + Memory + Interface]其中 LLM 负责理解和生成，Prompt 决定任务边界和行为方式，Tools 负责访问外部能力，比如检索、地图、计算、数据库和 API，Knowledge 负责补充外部知识，Memory 负责保留短期上下文和长期用户信息，Interface 则负责把 Agent 和外部系统连起来。如果任务比较简单...
AI-Agent面试实战...
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03-16 09:51
吉林农业大学 算法工程师
顺丰 大模型开发 二面
1、自我介绍2、项目拷打3、RAG 的完整链路是什么，哪些地方最容易出问题RAG 的完整链路一般是文档接入、清洗去噪、切 chunk、向量化、建索引、在线检索、重排、上下文构造、Prompt 拼接、模型生成和结果后处理。线上请求过来以后，先对用户 query 做归一化处理，再进行向量召回或者混合召回，把候选文档取回来，然后用 rerank 模型重新排序，选出最相关的内容拼到 prompt 里，再交给大模型回答。最容易出问题的地方通常有几个。第一是 chunk 切得不合理，太短会丢语义，太长会导致噪声太多。第二是召回率不够，模型根本没拿到正确证据。第三是重排不准，正确文档被排到后面。第四是上下文...
AI-Agent面试实战...
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01-30 09:45
燕山大学 Java
实习六个月就得到这个结果😃
喵_coding：这种直接跑就完事了 哪有毕业了才签合同 任何offer和三方都没有的
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03-13 17:28
山东大学 嵌入式软件工程师
面试官问“Agent执行多步任务时某一步失败了，怎么处理”怎么回答
面试官提问：“设计了一个Agent系统，在执行多步任务时某一步失败了，你会怎么处理？”这个问题的一种回答思路诞生在大模型出现之前，就是典型的软件工程答案：加异常处理、设置最大重试次数，重试三次仍然失败就返回错误信息。这个回答不能说错，确实是工程基本功。但问题在于这是传统软件系统的错误处理思路。如果把这一套原封不动搬到 Agent 系统里，其实只解决了最简单的一类问题。面试官真正想考察的是：你有没有意识到，Agent 的失败和传统软件的失败根本不是同一种问题。（我的回答放在文末了）本质区别：显性失败与隐性失败在传统软件中，失败通常是显性的。接口超时、参数校验失败、数据库连接异常，这些问题都会抛出...
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