Ai agent开发二面 快手面经

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?
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一千条数据做求和处理是啥意思
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发布于 03-24 12:11 福建
接好运
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发布于 03-25 00:04 陕西
感谢分享面经,立马补了一波知识。看哥们之前帖子还在秋招,今年开始找实习了哈哈
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发布于 03-24 15:34 江苏

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04-27 18:48
已编辑
门头沟学院 算法工程师
一面过后转岗被捞起来了直接从二面开始,好运来!1.面试官业务介绍(直接说该岗位是产品+研发的复合岗位,偏产品设计,快手在安全风控 PR 领域的agent应用探索,研发主要是一些 skills ,harnness engineering 搭建)2. 实习介绍(20 min)-你从业务角度分析一下你的实习经历,包括你接到需求如何处理,如何设计。-实习过程完成的工作会用哪些指标进行衡量,介绍一下包括冷启动0-1 以及上线后的如何通过用户反馈构筑数据飞轮。-那你了解哪些方法根据用户反馈去尽量全而深的了解真正痛点,从而指导你的开发工作,你实习中是否有这样的经历,如果有可以结合经历讲讲。3. AI的出现你认为会对程序员的工作造成了什么影响。4. harness engnering 是什么,你对他有什么理解- 如果让你构筑你会做那些工作。5. 基于你对agent的理解,你认为未来agent的发展会如何发展如何变化。6.快手有很多 AgentOS团队以及 AI应用开发团队,会做大量基础底层能力的建设,但是未来我们是否需要再去花重资产去投入呢?你可以说一下你对这些的理解,你可以从 模型 框架 skills 等等 方面去展开说说,哪些你认为需要重投入,哪些不需要。7. 确认到岗时间以及意向算法:反转链表反问:明确岗位面试感想: 面试官说 AI的出现模糊了传统岗位的职责边界,未来需求的是复合型人才。
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