27实习-腾讯后台ai开发二面 1h

感觉面完人都通透了，还是太菜了，下去沉淀一下1.可以挑一个最近觉得挑战比较大的项目展开介绍一下吗？2.Agent内部具体的实现可以再详细介绍一下吗？3.MCP是把自然语言转成预置查询类的工具吗？4.操作内部平台时，工具会去操作吗？5.系统测试完成后，准确率怎么评估？6.用20%数据作为测试集，是模型跑case后人工评判准确率吗？7.如何对答案进行轨迹级评分？8.目前系统的准确率是多少？9.项目后续继续优化的话，有哪些优化思路？10.现在系统最核心的问题是并发问题吗？11.准确率还有提升空间吗？12.模型输出不符合预期时，prompt会有问题吗？会调prompt吗？13.有考虑过做SFT和强化学习吗？14.目前RAG具体的实现是怎么样的？15.如果用Redis的缓存，会在哪个阶段去做？16.Redis为什么在高并发情况下表现得比较好？17.什么场景下会用多线程？18.RAG作为知识库检索，和把知识库放到ES上让模型调用MCP接口有什么区别？19.若自己实现包含ES检索和向量检索的搜索接口，和RAG有什么区别？20.Redis和MySQL在使用场景上有哪些区别？21.B+树是怎么样的结构？22.B+树和红黑树的区别是什么？MySQL用红黑树效率会更好吗？23.1000万条数据用B+树存储，树的高度大概是多少？24.场景题，给定一个实时输入流（随时可能停，无法全量存储），如何等概率选取5条记录？25.手撕：两个有序数组，O（logN）求合并后第k大的数

1. 你们系统里如果用了消息队列，怎么保证消息不丢失、不重复消费，并且实现最终一致性？答案：先保证生产者发送可靠，发送失败要重试，关键业务可以配合事务消息或本地消息表。Broker 这一层要做持久化和副本，避免机器故障导致消息丢失。消费者要在业务处理成功后再 ack，不能先确认再执行业务。MQ 一般只能保证至少一次投递，所以消费者一定要做幂等。幂等常见做法是业务唯一 ID、去重表、Redis 去重、数据库唯一索引。最终一致性一般靠异步重试、死信队列、补偿机制来保证。面试里可以总结一句：生产者可靠发送，Broker 持久化，消费者幂等消费，失败靠补偿实现最终一致。2. 分布式事务有哪些常见方案？...

攒人品中！！！1.实习拷打2.项目拷打3.项目中遇到的最大的问题和解决思路4.传统高并发和agent高并发设计5.claude code源码中cache理解6.对整个agent发展的理解

你在实际项目中，如何设计并实现多节点间的状态同步机制？面对高并发查询场景，你会从哪些维度设计缓存结构来支撑多条件快速响应？当Redis出现数据倾斜问题时，你会如何通过哈希算法或分片策略进行优化？如何在不破坏原有业务逻辑的前提下，通过设计模式优化大量if-else分支的代码结构？实现用户个性化查询时，如何结合地理位置等信息，设计对应的缓存与查询流程？首页性能优化中，你会采用哪些组合手段将接口耗时压缩到毫秒级？热点数据场景下，如何设计缓存更新与兜底方案？高并发削峰场景中，消息队列与定时任务如何配合，才能避免消息丢失或重复消费？基于Spring AI对接多模型时，如何处理不同大模型的接口差异，并设计...