贝壳rag面经

春招马上就要开始了，不知道各位牛友有没有赶时髦包装一些AI项目呢，无论是前端后端还是做产品，如果你的项目里包装了RAG却感觉好多知识答不上来，担心被面试官拷打到爆，这几天我从全网搜集到了部分AI相关面试真题和参考解答13题，搜集整理不易，希望能给个赞，如果参考答案有误或者希望补充真实题目，欢迎来评论区交流分享，最后祝大家求职顺利，春招都能接到心仪的OFFER，如果本期文章数据不错，就火速加更，期待你们的互动 第一部分：RAG核心概念与价值1. RAG是什么？可以说说RAG的流程吗？RAG的全称是Retrieval Augmented Generation（/rɪˈtriːv(ə)l ɔːɡˈm...

如果你现在想入行AI，别一上来就啃什么反向传播、数学推导，大概率坚持不下来。直接奔着RAG去，这是企业最缺、上手最快、简历最好写的方向。RAG到底是啥？全称检索增强生成，说白了就一句话：让AI学会翻资料再回答问题。以前的大模型全凭“脑子里的知识”答题，问它“咱们公司年假怎么休”，它直接懵——它又没在你公司上过班。RAG不一样：你先把自己公司的员工手册、技术文档、会议纪要、客服聊天记录全喂进去，存在一个叫“向量数据库”的地方。员工来问问题，系统先去库里找相关材料，然后把材料+问题一起给大模型，模型照着材料回答。效果立竿见影：客服不用翻几百页手册了，秒回客户问题新员工入职，自己问AI就能熟悉业务代码报错了，AI自动查历史bug库给解决方案销售要写方案，AI去库里翻过往中标文档做参考为啥企业抢着要？因为每个公司都有自己的知识积累，通用的GPT用不上。而RAG能把公司内部经验和AI能力打通，成本低、见效快、不出错。老板一听就两眼放光。入门学啥？就两样：1. 向量数据库——存知识的地方。学学怎么把文档切碎、转成向量、存进去、搜出来。主流的Chroma、Milvus、Pinecone挑一个玩熟。2. LangChain——搭流程的工具。学学怎么把“查资料+问模型”串成一条流水线，文档怎么切、怎么搜、怎么拼给模型。怎么做项目？就做一个：公司内部知识库问答机器人。拿几百页员工手册或者技术文档，搭一个能回答任何内部问题的机器人。部署到飞书、钉钉或者企业微信上，真能让同事用起来。这个项目往简历上一写，面试官一看：这人来了就能干活。

1、自我介绍2、如果让你设计一个可回放、可调试、可审计的 Agent Runtime，你会怎么做一个真正能在线上稳定运行的 Agent Runtime，不应该只是“模型 + 工具调用”这么简单，而应该是一个有状态机、有事件日志、有回放能力的执行系统。我会把它拆成几个核心模块：任务上下文、Planner、Executor、Tool Adapter、State Store、Event Log、Policy Engine 和 Replay Engine。任务执行时，不是把所有中间过程都放在 Prompt 里，而是把关键状态结构化存储。比如当前步骤、已完成动作、失败次数、工具返回摘要、等待确认事项、上...

2.11 一面2.25 二面3.2 三面3.17 hr面18号oc，第一份实习，字节失败了好几次，被老马收留挺感动的