腾讯暑期ai搜索产品一面 1h

攒人品中，祝大家都能拿到满意的Offer！1.实习拷打2.介绍一款你最喜欢的APP，从产品设计和用户价值角度分析其核心逻辑。3.深挖你在xx项目中的具体工作，如何对接算法团队落地AI功能?4.项目中是否真实接触过用户?通过哪些渠道获取用户反馈，如何落地到产品优化?5.小红书后台会干预用户的内容选择吗?站在AI产品角度，你如何看待这种干预?6.从用户视角出发，为什么愿意使用小红书的AI生成功能?核心驱动力是什么?7.对于小红书KOL而言，使用AI功能的收益点在哪里?8.除了简历上的项目，是否有其他AI相关的实践或尝试?9.你主导的项目是否做过完整复盘?核心优化点是什么，是否有落地验证?10.你所学的专业是什么?专业知识如何赋能AI产品经理的工作?11.针对小红书的AI搜索功能，你认为目前存在哪些问题?

1.项目都是自己做的吗2.rag这边是你做的吗3.向量化不是用milvus本身的模型，自带的吗？面试官提问问题4.入库流程的是自己做的吗5.文件读出读进内存里面，中间的适配器用的什么6.转换的用的什么能力7.精排取的交集还是并集，混合检索的，权重算的吗8.有没有遇到什么case9.有没有招不回的情况答得 检索侧和生成侧 两边的原因可能；语义分块太大；知识库里面没有；语义表述对齐，query表述口语化10.关键词检索BM25算法11.图文检索的用到什么策略吗12.持久化RDB算法和AOF细致讲下13.程序运行内存分布答得：jMM内存结构及数据存储类型aicoding 压测工具，python写，终端测试，生成文档和测试用例结果

1.自我介绍2.rag流程讲下3.基于什么框架搭建的4.ppt智能体怎么做的，是只是部署了吗；做了那部分流式，提示词约束，前后端联调5.分块策略讲下，为啥切分还要设置 固定字符6.为撒选择768维度7.讲下embeindg模型原理，transfomer原理；讲下decoder encoder面：本质上decoder就是一个embedding8 milvus原理BM25算法9.讲下欧式距离 内积 向量i相似度底层怎么计算的讲了内积，分解维度向量，点乘相加10.skill讲下渐进式纰漏，为撒大模型可以决定使用哪个答得意图识别，工具排名，然后选择上面的skill调用11.假设sse输出，前端突然关掉页面，后者服务宕机；并且传输的分片，需要长时间等待（LLM或者文生图这样的模型）（现在一起上传前端）提示网络层去做答得：中间件存储面：可以在网络层加心跳机制12.选择一个你擅长的点openclaw claude13claude的skill有哪些；14.你觉得claude有哪些可以拓展的点答得记忆和skill，和项目风格和上下文对齐15.function call mcp skill 调用有什么区别16.openclaw除了定时和skill还用过其他的功能吗17.用aicodeing多吗，用的什么模型；讲下aicoding思路，知道热更新机制的模块吗；glm5，中转节点先架构，python，必须简单运行，先写总体文档，列出要考虑生成环境的点9.2终端再分模块开发限制9-13min18.生产环境考虑的点kafka的一套，有序，幂等，消息丢失；并发；内存存储，服务宕机重启，数据丢失19.为啥要再生成一份项目交付md把需求md覆盖了，生成了个总结的文档主要拷打了底层微调也有问，和transfomer架构kqv和中间额层，和具体用哪个通用大模型的关系

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