1、自我介绍2、项目拷打3、RAG 的完整链路是什么，哪些地方最容易出问题RAG 的完整链路一般是文档接入、清洗去噪、切 chunk、向量化、建索引、在线检索、重排、上下文构造、Prompt 拼接、模型生成和结果后处理。线上请求过来以后，先对用户 query 做归一化处理，再进行向量召回或者混合召回，把候选文档取回来，然后用 rerank 模型重新排序，选出最相关的内容拼到 prompt 里，再交给大模型回答。最容易出问题的地方通常有几个。第一是 chunk 切得不合理，太短会丢语义，太长会导致噪声太多。第二是召回率不够，模型根本没拿到正确证据。第三是重排不准，正确文档被排到后面。第四是上下文...

📍面试公司：腾讯🕐面试时间：2026.3💻面试岗位：前端❓面试问题：自我介绍后针对简历上的项目一个一个的问，省略掉若干具体项目问题agents如何实现打印机的效果问我日常开发中AI的使用情况有没有用过skills或者MCP的功能有没有开发过具体的skills问性能优化，CSS如何进行压缩的，背后实现的规则和原理是什么如果让你设计vue3这样的框架需要考虑哪些东西diff算法的原理代码题（时间控制15min）：给一个整数数组num和整数k，统计并返回数组中和为k的子数组的个数🙌面试感想：就面了30min，手写代码还没共享屏幕，不会是kpi面吧