2026.1.6 深势科技Agent开发实习 20min

1. 自我介绍
2. 我对你的人脸表情识别的项目比较感兴趣,可以展开讲一下吗?(这个bb到一半打断我了,害怕,问了我下一个问题;中途还问了一下模型是在阿里云用的什么规模的服务器,有用到显卡吗,我说用到了GPU)
3. 你对Agent有什么了解吗?(把cursor的Agent流程bb了一遍,中途问我了解RAG吗,我说不知道,就让我继续了)
4. 反问问了业务和mentor制度(他们做的是玻尔网站,给我介绍了一下,核心优势是有一个真实的1.7亿文献库可以通过RAG技术进行调用,我说很不错哈哈哈哈,然后还表达了一下我超想要你们这个实习)

ps:最后说了感谢你的时间,害怕不会是kpi面吧!不要就因为RAG没答上来就放弃我啊!
附上一个RAG学习策略。
全部评论
这个面试这么短,不会是kpi把
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发布于 01-09 21:23 陕西
这么简短面试时间
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发布于 01-07 23:48 北京
base应该也是北京吧
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发布于 01-07 15:41 广东
深势科技不错的!我当时拿了它的offer,还没答应签offer,它春节就给我寄了礼物!!!梦中情司呀
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发布于 01-07 15:41 广东
RAG学到了
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发布于 01-06 20:31 北京

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2025-12-24 15:05
门头沟学院 Python
牛客60944174...:数据源会是多源,多数据格式(包括多模态、结构化、JSON,graph等),怎么把数据进行加载清洗处理,得到合适的数据,如果一篇文章很长,怎么做分块,是直接分块,还是重叠的分,为什么这个场景要这样,有没有更好的分块或者压缩方法。在召回阶段,你的query要怎么重构,例如用户问题是“这个是什么?”这样就是语义很不清晰的,要怎么把query重构成一个语义清晰的问句,才能在查找的时候提高命中率,以及你算完相似度之后重排和召回有没有什么优化,是直接根据向量相似度排序吗?有没有别的重排参数,这些都可以优化。除此外,你的RAG应该是每次调用LLM都用一次的吧,你能不能针对每一个场景写一个表,然后分别打包成MCP,让LLM自己决定要不要用RAG,用哪个RAG,怎么用RAG,这些都可以深挖,除此外,基于向量数据库的RAG有标准流程,你可以对照每个阶段,都做一些工作。希望我的分享对你有帮助。
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