字节日常实习

公司前一阵子在折腾 LangGraph，想把团队里从需求到上线的整个编码流程串起来。传统的 CI/CD 管道大家都熟，但如果把 LLM 能力嵌进去，让每个环节都带上"智能判断"，体验完全不一样。这里分享下我的方案和踩坑记录。为什么选 LangGraphLangChain 的 Chain 模式是线性的，而真实的开发流程充满分支——代码写完可能要打回重写，合规审查不过要回到开发阶段。LangGraph 天然支持有向图 + 条件路由，节点之间可以灵活跳转，非常适合这种有状态、有循环的工作流。整体架构我把流程拆成五个核心节点： 需求分析 → 代码开发 → Code Review →...

可以去冲一下大厂吗

岗位：字节跳动 机审策略与工具运营面试时长：约30分钟 一、面试总体情况：本次面试围绕候选人的大模型应用经验展开，面试官重点考察了RAG知识库设计、Agent工程落地、模型评估、内容安全治理等方向的能力。面试官所在团队聚焦今日头条平台内容风险治理，业务场景与候选人过往经历（电商客服智能化）存在一定差异，因此面试中涉及较多跨场景的迁移与延伸性考察。二、问题1、RAG知识的来源、清洗、打标、上线、清退的完整运维路径是什么？2、知识库中过期/错误内容如何触发清退？维护标准是什么？3、业务链路上线后主要看哪些衡量指标？4、置信度与意图识别如何结合使用？如何分级路由？5、大模型幻觉问题有哪些常见表现？你...