淘天 AI agent 二面面经 好难

继续来分享下之前的面经~1.介绍RAG项目，整体架构和实现思路2.RAG中的检索模块召回错误结果时，你会如何处理？3.RAG出现漏召的情况，你会如何优化检索模块？4.如何评估RAG系统的效果？有哪些评估指标？5.解释LoRA高效参数微调的原理，为什么要用低秩分解？6.DPO训练中模型输出变长是什么原因？如何解决？7.大模型出现复读机现象的原因是什么？有哪些解决方法？8.SFT微调后模型的通用能力出现遗忘，你会如何处理？9.Wide&Deep模型的原理是什么？Wide部分和Deep部分分别解决什么问题？10.DIN模型相比传统推荐模型有什么改进？11.L1正则和L2正则的区别是什么？从数学角度解释为什么L1能产生稀疏性？12.SQL：统计每个商家的评论数并去重13.手撕代码：编辑距离

1. 你的RAG项目主要什么作用2. RAG项目工作流程是什么3. 你的RAG项目出现问题，怎么进行排错4. 大模型微调过程中数据预处理的步骤有哪些？5. 如何解决大模型Agent的工具调用 幻觉问题？6. LoRA微调技术是什么？7. 大模型Agent的记忆机制分为哪几类？8. 大模型后端部署常用的框架有哪些？9. 全参数微调与轻量化微调的适用场景分别是什么？10. 大模型Agent实现复杂任务规划的核心方法有哪些？11. 大模型推理服务的性能优化手段有哪些？12. 如何设计大模型微调后的效果评估体系？13. 大模型Agent对接第三方API时，后端如何做接口鉴权、限流与异常捕获？14. 大...

给我面没招了，发点面经攒攒人品～1.项目拷打2.你在这个 RAG 系统优化里面，在多阶段 RAG 系统中采用了 BM25 和向量混合检索，然后这个是怎么去设计两者的结合逻辑的？然后混合策略的话具体是如何去提升检索效果的？3.RAG支持 PDF 扫描件和 OCR，然后还有表格结构化的提取，然后在这过程中有没有遇到什么技术难点？4.识别准确率怎么样？5.这个多智能体系统设计里面，然后它的这个 State 管理和Checkpoint分配机制的具体实现方式是什么？怎么去解决对话执行中的状态竞争问题呢？6.怎么样实现 State 全局管理？7.将Choice 接口封装为MCP工具的时候，怎么去设计一个标准化接口？然后遇到有没有遇到过一些兼容性的挑战？8.举了项目里的一个例子，问我出参入参是怎么去定义的？9.大模型在调用这个工具的时候，比如说有 MCP 之前，它的调用的处理流程是什么样子的？10.或者说 MCP 它有哪些缺点或者挑战呢？11.提供的这个 MCP 的结果它是流式的吗？12.这个多agent项目是主子agent的项目吗？13.其中一个功能，然后它的 token 就是一次会话 token 大概有多少？有没有超过上限？14.模型用的哪个？我答Qwen，问我Qwen具体哪个版本15.在子任务过程中啊，如果它的某个子任务失败，比如说数据获取为空，它的这个整个工作流是怎么去重试或者是降级处理的？16.在实现这个流式输出实现的时候，比如说后端用了 FastAPI 和 SSE 来实现中间结果的实时流式输出。然后在这个 Langchain 这种基于图的状态机框架中，是怎么捕获每个 node 的执行结果，然后推送到前端的？17.LangGraph 和Langchain 为什么选择了 LangGraph 没有选择简单的那个 Langchain 呢？18.Checkpoint 的持久化19.对话之后重新连接的话，是怎么能够恢复到之前的那个状态呢？20.对话持久化的话，是存储到哪里的？是存储到内存里面，还是存到硬盘上面去的？21.关于 RAG 的，向量数据库在选择建索引的时候是用了哪种向量数据库？为什么？22.这里面你提到了 RRF 重排序，然后有没有引入什么模型进行精排？

🕐面试时间：60min❓面试问题：自我介绍ai coding 40min，给一个业务需求，做一个词包agent（10w+词进行分类，plus一些业务问题），只需给一个大致的架构方案设计，当大模型给出方案后，面试官会问你觉得这个方案有什么坑点，也会给你一些提示（10w+单词不好全让大模型来做分类，想法是让一个子agent或子模块来做），你也可以让大模型来想解决办法。聊聊对agent的认识有没有用过open clawskills了解吗你刚才想到了用子agent的思路，在什么情况下会这么做，有什么好处skills和子agnet有什么区别，什么场景下选择不同的解决方法（我回答的是看整体的任务复杂度，...