淘天后端日常一面凉经

1.自我介绍2.讲下自我介绍提到的ppt智能体，完整的流程调研auto ppt等3.讲下rag的流程正向流程，反向评估都答4.ppt智能体改为多智能架构，会结合业务场景考虑吗；当然去往新方向做尝试可以5.为啥用rag，解决什么问题外挂记忆，解决幻觉，垂直领域问答6.在rag里面调用的LLM，有尝试做垂直领域的LLM微调吗7.企业知识库和个人知识库，个人问答会结合两个做回答吗8.用过ai coding多吗，什么模型，国外模型用的多吗；就是对于需求已经够用了9.遇到过什么项目难点项目上线和前端联调，部署工具OOM，初期调研rag过程中部署问题10.如果做了一个多智能体或者工作流的ppt智能体，怎么做评估，有哪些指标结果侧（生成侧），看版面对齐度，丰富性，是否有问题；生成文本内容，是否有问题，用户打分加权（劣良优）；最后设定综合制定标准打分11.面试官陈述：就是通过一个智能体生成，另外一个自动化智能体，自动化评估12.实习过程中有几个人13.有用openclaw claude code做过什么；skill 渐进式批露怎么做的；LLM怎么知道要调用哪些skill答得个人工作流，react；       应该是工具 chema注入，然后意图识别；结构化输出 (Function Call)14.反问智能体投入生成环境的评估，人工和自动化评估都有吗；agent scope搭建效果产品或hr及一些相关需求，评审方案；内部agent build智能体编排架构工具挺多；但实际还是有性能安全等考虑，不能成为黑盒；百炼平台内部用的话，还是有很相关的；

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1. 做一下自我介绍2. RAG 分块策略应该怎么选，真正影响效果的核心因素是什么分块策略不是越细越好，也不是统一按 token 长度切就行。真正影响效果的是 chunk 是否保留了完整语义单元、是否带有足够的定位信息、是否能在召回后被模型直接利用。像制度文档、规则文档、FAQ、表格和多层级说明，最佳切法差异很大。比较稳的方式通常是结构优先、语义补充、长度兜底，也就是先尊重标题、段落、表格、列表，再在超长片段内部做语义切分。这样做的目标不是生成整齐块，而是让每个 chunk 自带最小可回答上下文。3. 怎么评估 RAG 的效果，除了准确率还能看什么RAG 效果不能只看最终回答对不对，因为那样很...