一个收集到的面经

最近面试下来发现，面试官特别喜欢问关于知识库和RAG相关的问题，大概是我项目里用到了RAG的缘故，所以聊得格外细。经常会被问到具体怎么实现句子分片，还有一些细节处理的思路，每次都得认真回想项目里的做法，一点点讲清楚。

0实习经历， 已学前端三件套，请问大佬们可以找春招吗

有面试过同岗的朋友欢迎评论区交流！1.若用户量大幅增长，实习的项目相关系统能否应对，瓶颈是什么?2.你平时会使用大模型处理哪些任务，觉得大模型在哪些任务上处理得好，哪些任务处理得不好?3.你做的另一个项目的核心目标和整体架构是什么?4.你做的另一个项目是生成文档还是生成核心代码?5.你做的另一个项目若工业界落地失败，会如何处理?6.你做的另一个项目在记忆模块设计上有什么思路，如何让相关技能更好地发挥作用?7.你做的另一个项目中，模型是如何选择的，有什么选择依据或方法?8.大模型幻觉问题该如何处理，服务化过程中会产生哪些相关问题?9.你做的另一个项目现在能否在本地运行?10.RAG的优缺点有哪些?11.多任务相关模型有什么适用场景?12.常见的Agent产品有哪些特质?13.若发现项目中模型执行不成功，会如何处理?14.长期记忆相关设计中，关键关注点有哪些?15.从整体设计角度，长期记忆相关功能会从哪些角度考量?16.长期记忆相关设计还有哪些可优化的点?17.Agent领域的发展趋势是什么?18.若代码生成成本越来越低，工程师的核心竞争力会发生什么变化?19.平时会通过哪些渠道关注AI技术动态?20.最近有没有遇到让你觉得印象深刻的AI应用，其情节或功能有较大亮点?21.进入项目后遇到新的工具技术，会如何评价技术是否能解决问题?

淘天 27 届暑期实习生正在招聘 各方向都有海量 HC 欢迎看我置顶帖子投递面试题 11：代码生成 Agent 和普通代码补全（Copilot 式）的本质区别是什么？设计一个能完成"跨文件修改"任务的代码 Agent，核心难点在哪？参考答案本质区别在于决策粒度。代码补全是行级决策——光标在哪，就在那个位置生成接下来几行代码。它的上下文是当前文件的局部内容，不需要做规划、不需要选择工具、不需要多步推理。本质上是一个"自动完成"功能，不是 Agent。代码生成 Agent 是任务级决策——接收一个自然语言描述的需求（"给这个项目加一个用户认证功能&...