27实习阿里AI应用开发一面 好难啊

攒攒人品!有面试过同岗的朋友欢迎评论区交流
1.RAG 中是如何进行文档切片的?

2.如何发现召回数据不准确导致模型出现幻觉?如何解决?

3.RAG 技术中向量数据库是如何做选型的?

4.LangGraph 中状态机是如何存储的?状态之间如何流转?

5.LangGraph 和 LangChain 的区别是什么?各自适用什么场景?

6.Kafka 在面对高峰消息堆积时是如何处理的?

7.如何判断是消息堆积问题,还是消费能力不足?

8.遥测数据在消费时是否必须保证顺序一致?

9.Text-to-SQL 是什么?它主要解决什么问题?

10.如何解决自然语言中的歧义问题?

11.你平时使用哪些 AI 工具?
全部评论
感觉看着似乎不难啊
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发布于 05-03 23:21 北京
这问的rag好深入
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发布于 05-03 16:16 辽宁

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不愿透露姓名的神秘牛友
04-30 17:45
本人简历上 1 个 RAG 项目 + 1 个 Agent demo;这次面的是AI岗一面前我以为:背完八股 + 把项目讲清楚,应该能稳过。0-5 min:自我介绍 + 项目背景- 顺利。讲清楚了我的 RAG 是给法律咨询场景做的,痛点是大模型不懂行业术语。5-20 min:项目深挖(开始崩)- Q1:你的法律文档总共多少?切了多少个 chunk?- 我:约 500 份 PDF,5 万个 chunk- Q2:500 份 PDF 加起来才 5 万 chunk?平均每份 100 个 chunk,你切片粒度是多少?- 我:512 token- Q3:法律文档里"第三条第二款"和"第三条之二"是不同含义,你的切片会不会把它切散?- 我:(沉默 5 秒)……应该会- Q4:那你怎么解决?- 我:我可以加一个 metadata……(开始编)❌ 第一次崩:切片粒度没考虑业务语义。20-35 min:评测体系(继续崩)- Q:你怎么知道你的 RAG 有效?- 我:我用 Recall@5……- Q:评测集多少条?怎么构造的?- 我:100 条,我手工标注的- Q:100 条够吗?分布怎么样?- 我:分布……我没分- Q:那你的 Recall@5 是 0.81,你怎么知道这个数字是好是坏?baseline 是什么?- 我:(沉默 10 秒)❌ 第二次崩:没有 baseline,没分布分析,纯靠"看起来还行"。35-55 min:Agent 部分(彻底崩)- Q:你的 Agent demo 用了几个工具?- 我:3 个,搜索、计算器、文档查询- Q:当用户问一个问题,你的 Agent 怎么决定调哪个工具?- 我:用 ReAct,让模型自己决定- Q:模型决策错了怎么办?- 我:我加了个 reflection……- Q:reflection 失败 3 次后怎么处理?- 我:(沉默 15 秒)……我没想过❌ 第三次崩:异常路径完全没设计。55-65 min:业务理解 + 反问- Q:你觉得字节做 AI 应用最大的瓶颈是什么?- 我:算力?数据?- Q:你看过哪些字节最近发的 AI 产品?- 我:豆包、扣子……- Q:扣子是 Agent 平台还是工作流平台?- 我:(再次沉默)❌ 第四次崩:对面试公司业务一无所知。
牛客41664080...:切片粒度问得好
面试官拷打AI项目都会问...
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04-28 03:25
门头沟学院 Java
给我面没招了,发点面经攒攒人品~1.实习拷打2.论文拷打3.毕业是否有发表论文的要求?4.你自己有没有准备要发表论文?5.请详细聊一聊你的项目经历。你可以先讲一下"生活优选"这个项目是怎么做的。6.这个项目是基于某个开源项目做了二次开发,还是从零开始搭建的?7.请讲一下这个项目的整体架构是怎样的。8.你觉得这个项目中最有挑战性或者最难的地方是哪里?9.你这个服务是分布式的,还是单机部署的?10.你最初在MySQL中实现秒杀逻辑时,具体是用什么SQL语句来保证不超卖和一人一单的?11.为什么你认为MysqI不能保证原子性?12.如果使用update table set stock=stock-1wherestock>0,这个语句本身是原子性的,为什么你会觉得它无法防止超卖?13.你在Redis中是如何实现秒杀逻辑的?具体用了什么数据结构或脚本?14.既然你的系统是单机部署,为什么不在JVM内存中使用本地锁,而要去使用Redis增加额外的开销和复杂度?15.你之前面试过哪些公司或团队?是什么方向的?16.你这个项目是如何部署的?17.有没有尝试过部署到云服务器上?18.是否使用过Docker或Kubernetes等容器技术?你对此有什么了解?19.你在项目中使用了乐观锁和悲观锁来解决订单支付与关单的并发问题,请详细讲一下具体是如何实现的。20.悲观锁在数据库层面如何显式加锁?21.乐观锁和悲观锁分别适用于什么场景?有没有选择的原则?
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