1、为什么引入父子索引，为什么引入 BM25，比例是怎样的，具体流程是什么，有没有 rerank父子索引主要是为了解决 切块后召回准，但是上下文不完整 的问题。如果文档直接按 300～500 token 切成小块做向量检索，确实更容易召回到具体答案，但很容易丢掉原文结构，比如标题、段落关系、表格上下文、前后约束条件。所以会把文档拆成两层：父块：保留完整语义单元，通常是 800～1500 token子块：用于召回，通常是 200～400 token检索时先搜子块，命中后回源到对应父块，再把父块内容喂给大模型。这样既保证召回精度，也保证上下文完整性。引入 BM25 是因为向量检索对语义相似比较敏感...

总的来说，这是一场收获很大的面试，感觉面试官不是以老员工的角度来拷打我，而是以一个引路人的视角带着我去思考一些场景问题，用一些真实场景来向我展示平时所学应该如何应用，然后问问题也都是笑着和我聊天那种问法，感觉是一个很有人格魅力的人，就是在他面前基本上说不了谎，而且感觉他更喜欢那种真诚地回答以及真实的思考，真的对我自己有很大的帮助，真的给字节点个大大的赞

腾讯面试的时候，面试官问我：“用过什么 AI 编程工具？”。我说：“Trae。”空气突然安静了两秒。我搞不清楚为什么面试官沉默了，当时我还在想：“是不是我回答得不够高级？”。面试被挂后才意识到：Trae 是字节的，腾讯家的是 CodeBuddy，阿里家的是 Qoder。段子归段子，面试季要来了，Guide 这里总结了 7 道当下校招和社招技术面试中经常会被问到的一些 AI 编程相关的开放性问题，希望对你面试有用：用过什么 AI 编程 IDE 吗？什么感觉？知道哪些 Cursor 使用技巧？Skills 了解吗？你的项目用到了吗？你如何看待 AI 对后端开发影响？你觉得 AI 会淘汰初级程序员吗...