某中厂Agent开发面经-日常实习

攒攒人品！有面试过同岗的朋友欢迎评论区交流1.项目拷打2.实习拷打3.OCR 结果有噪声或错误时，你是怎么做纠错或提升解析质量的？4.多模态检索中，图像和文本向量不在同一空间时，如何实现对齐？5.Agent 中长短期记忆如何设计？各自存什么，怎么触发读取？6.多轮对话中，如果不同轮次的记忆发生冲突，你如何处理？7.用户情绪异常（投诉、愤怒）时，Agent 如何在不中断主流程的情况下进行干预？8.长文档为什么一定要切 chunk 再做向量化？不切会有什么问题？9.chunk切分时为什么要有重叠区域？比例一般怎么确定？10.稠密向量和稀疏向量的区别是什么？各自适合什么场景？11.是否做过关键词召回和向量召回的融合？具体怎么做的？12.向量检索中 Top-K 设置过大或过小分别会带来什么问题？13.余弦相似度和欧氏距离在高维空间中的差异是什么？实际怎么选？14.为什么需要 rerank 模型？它解决了向量召回的哪些问题？15.rerank之后的截断策略是怎么设计的？为什么选这个 K 值？16.文档发生局部更新时，如何做增量索引而不是全量重建？17.RAG 中如果没有召回到相关知识，如何约束模型避免胡编？18.HyDE 在 query 模糊时是如何提升召回效果的？19.超长上下文模型出现后，RAG 架构的必要性是否会下降？20.大模型高并发调用时，如何做限流、降级和成本控制？

笔试1、现场做笔试，各方面问题都有一些，无算法题。记忆里牛客上有过它的笔试题，但现在找不到了，好像一直没变过。一面2、你工作里做过的重要的功能3、多少人做？重做还是优化？4、你有对红点系统了解吗？你会怎么设计？会有什么问题？5、海外本地化怎么控制的，直接在UI里面适配，还是写在代码里？6、一些独特的海外设计，如何避免因为合并分支导致冲突掉？7、一些特殊的海外资源怎么组织呢？一同放在项目里？（打包时替换成海外资源）8、各个分支的版本控制是如何组织的？9、UGUI常用的优化10、背包一百个格子和物品，怎么优化？11、无限滚动列表的实现？你们项目里无限列表的实现方式12、UGUI rebuild的整...

面试很难，还是要多多练习，攒人品中！1、做RAG项目的时候，是怎么评测效果的？有哪些评测维度，具体用到了哪些指标？2、项目里的数据集包含什么内容，数据来源、数据格式是怎样的？3、如果让对RAG的相关度和回答效果做优化，有什么思路？有没有更体系化的优化方案？4、有一千条数据，需要做求和处理，这种数据处理场景怎么设计实现？5、RAG的性能怎么提升，有没有实际的优化思路（工程层面或算法层面）？6、项目里的上下文是怎么处理的？上下文过长、冗余等问题有什么优化方向？7、Agent的长记忆和短记忆之间，怎么做到协同工作的？两者的衔接逻辑是什么？8、有什么思路能让自己做的Agent更智能？手撕代码全排列

大家好，之前我在论坛发了 CodeNote Helper 的第一个帖子。这个插件最初是为了帮我自己准备算法实习写的(https://github.com/Philip-Cao-9527/code-note-helper)。非常感谢大家当时给的支持。发帖后有朋友在其他的论坛的评论区聊到了 AI 发展对程序员的冲击。面对 AI 越来越强的能力，我之前也迷茫焦虑过天天手撕算法的意义。但后来我想明白了，目前的客观现实是绝大部分大厂暑期实习跟秋招的考核标准依然是算法，少部分比如蚂蚁会直接考 AI coding，社招我目前还不太清楚。不管未来几年行业怎么演变，眼前的面试关还得自己过，先上车才能思考后续的发...