阿里国际暑期实习Agent一面分享 1h

继续来分享下最近的面经~欢迎友好讨论,信息共享
1. 实习拷打
2. 项目询问,没到拷打级别
3. 因为是做agent,所以问了一些agent问题

3.1 说一下 React范式,执行这一步包括什么
3.2 multi agent和single agent的区别,优缺点,适用场景
3.3 Claude code是multi agent还是single agent
3.4 Claude code如何解决 上下文爆炸问题
3.5 说说skill
3.6 skill有很多,描述很长,导致上下文爆炸怎么办

4. 手撕题—求岛屿数量,邮箱发题,需要共享屏幕
全部评论

相关推荐

不愿透露姓名的神秘牛友
04-30 17:45
本人简历上 1 个 RAG 项目 + 1 个 Agent demo;这次面的是AI岗一面前我以为:背完八股 + 把项目讲清楚,应该能稳过。0-5 min:自我介绍 + 项目背景- 顺利。讲清楚了我的 RAG 是给法律咨询场景做的,痛点是大模型不懂行业术语。5-20 min:项目深挖(开始崩)- Q1:你的法律文档总共多少?切了多少个 chunk?- 我:约 500 份 PDF,5 万个 chunk- Q2:500 份 PDF 加起来才 5 万 chunk?平均每份 100 个 chunk,你切片粒度是多少?- 我:512 token- Q3:法律文档里"第三条第二款"和"第三条之二"是不同含义,你的切片会不会把它切散?- 我:(沉默 5 秒)……应该会- Q4:那你怎么解决?- 我:我可以加一个 metadata……(开始编)❌ 第一次崩:切片粒度没考虑业务语义。20-35 min:评测体系(继续崩)- Q:你怎么知道你的 RAG 有效?- 我:我用 Recall@5……- Q:评测集多少条?怎么构造的?- 我:100 条,我手工标注的- Q:100 条够吗?分布怎么样?- 我:分布……我没分- Q:那你的 Recall@5 是 0.81,你怎么知道这个数字是好是坏?baseline 是什么?- 我:(沉默 10 秒)❌ 第二次崩:没有 baseline,没分布分析,纯靠"看起来还行"。35-55 min:Agent 部分(彻底崩)- Q:你的 Agent demo 用了几个工具?- 我:3 个,搜索、计算器、文档查询- Q:当用户问一个问题,你的 Agent 怎么决定调哪个工具?- 我:用 ReAct,让模型自己决定- Q:模型决策错了怎么办?- 我:我加了个 reflection……- Q:reflection 失败 3 次后怎么处理?- 我:(沉默 15 秒)……我没想过❌ 第三次崩:异常路径完全没设计。55-65 min:业务理解 + 反问- Q:你觉得字节做 AI 应用最大的瓶颈是什么?- 我:算力?数据?- Q:你看过哪些字节最近发的 AI 产品?- 我:豆包、扣子……- Q:扣子是 Agent 平台还是工作流平台?- 我:(再次沉默)❌ 第四次崩:对面试公司业务一无所知。
面试官拷打AI项目都会问...
点赞 评论 收藏
分享
大二玩了半年RAG,我发现最靠谱的解法,居然是百年图书馆逻辑本人大二,接触Agent开发从RAG入门,摸过GraphRAG、RAGFlow这些热门项目,也啃过LlamaIndex、LangChain框架,踩了不少坑,也有了些不一样的想法,纯分享思路,不做落地。先说说我看到的核心问题:RAGFlow的溯源功能能标清信息出处,解决了模型胡编的问题,却缺了LangChain那样的隐私数据守卫——检索时只过滤正文,溯源链接还留着,等于给隐私泄露、外网信息跳转留了后门。同时现在的RAG大多是文档乱塞一锅炖,海量数据根本管不住,开源框架要么太笨重新手难维护,要么功能太简陋撑不起场景。想通这些的时候我正在学校图书馆,突然发现:我们卷破头的RAG问题,现代图书馆这套人类用了上百年的「信息管理系统」,早就完美解决了。核心思路完全对标图书馆逻辑,分三点:1. 先分级管控,从根源堵隐私漏洞像图书馆分普通阅览区、内部资料室、涉密档案室一样,给文档做分级。敏感内容直接拦在库外,内部文档没权限连检索都搜不到,自然不会有溯源链接泄露的问题,只有合规公开内容才开放完整溯源。2. 先分类入库,解决海量数据混乱图书馆新书不会直接堆书架,会先验收、查重、按标准分类标引再上架。对应到RAG里,就是文档先自动清洗、去重、分类打标,再分到独立向量库物理隔离,再多文档也井井有条,不会越用越臃肿。3. 统一规范做开源生态,解决「各玩各的」的痛点图书馆能跨馆互通,核心是有统一的编目规则。我们也可以定一套极简统一的开源RAG库规范,实现两个核心:一是人人都能按规范分享自己的RAG库,开箱即用不用二次处理;二是符合规范的任意两个RAG库,都能无缝拼接,自动对齐分类、去重、更新索引,不用手动改配置。现在RAG圈总在卷框架、卷算法,却忘了做RAG的初衷,是让普通人用最低成本让AI落地。这套图书馆逻辑的思路,不用高算力不堆复杂技术,刚好能让本地小模型配上标准化RAG库,真正变得可用。纯思路分享,不打算自己落地做项目,玩RAG的朋友有想法,欢迎一起交流。大模型  开源思路 #大学生编程
空想天使:有的兄弟有的,rag有这些技术,第一点叫做二级权限校验,在用户输入,调向量库之前,先去用户数据库找找有没有这用户,如果没有就挡住,第二部就是调知识库之前再去用户数据库核对一下,他的读库权限和检索库名是否对应,不对应也挡住。第二点叫做分库管理+元数据过滤。核心就是用户问2024或者指定v0.1版本的文档,那检索的时候就筛选对应的文档标签。第三点我还没听说过倒是,毕竟rag这玩意做出来的主要目的就是赋能企业的知识库,而企业知识库一般都是私有的,比较讲究私有化部署,有啥需要共享内容的直接调用web search得了
点赞 评论 收藏
分享
评论
点赞
1
分享

创作者周榜

更多
牛客网
牛客网在线编程
牛客网题解
牛客企业服务