拼多多大模型应用开发一面凉经

继续来分享下之前的面经~欢迎友好讨论，信息共享1. 项目拷打2.实习拷打3. 数据收集和处理，使用Grpah-Rag的优势，本项目中Grpah的作用。4. 训练数据的构建细节5. 遇到数据内容冲突时应该如何处理？6. Rec、MRR、Acc等常见检索指标。7. 除了LLM as a Judge，还有什么方法评测回答的效果？8. 当不同的专家对同一回答评分方差很大时应该怎么解决？9. 在校内的科研/实践经历。10. 常见的Agent和Memory管理的范式。11. 遇到的印象最深/工作量最多的实际工程编码问题。

1. 项目里是把 skill 直接塞进 system prompt 的，如果 skill 太多，占用上下文窗口太大，怎么处理不能把所有 skill 常驻塞进 system prompt，这样会带来三个问题：上下文窗口被占满、候选技能噪声太大、模型在选择 skill 时更容易混淆。更合理的方式是把 skill 做成外部注册表，system prompt 里只保留最小规则和调用协议，真正的 skill 描述按需动态注入。常见做法是先做一层 skill routing。可以用规则、分类模型或者向量检索先筛出 topk skill，再把这几个 skill 的 description、参数 schema...

横向挂了，希望发出来对大家有帮助！1、实习拷打2、顺着RAG和Multi Agent方向，说说你对它们认知和迭代是怎样的？3、深挖项目4、ES、向量数据库具体怎么使用？5、如何处理问题输入不标准的情况？混合检索的权重怎么配置？6、向量检索的准召率如何保障？你使用的向量数据库之间的差异是什么？7、IVF和HNSW的差异？8、如何评测RAG系统的准确率？9、你对Transformer架构的优劣势及哲学理解是什么？关注过其他架构吗？

1. 如果让你设计一个 Agent 的规划器，怎么避免它每一步都重新规划，导致路径震荡？规划器不能每拿到一个 observation 就整体重算，不然很容易出现前一步刚决定检索，后一步又改成总结，再下一步又回去检索，整个执行路径会来回抖动。更稳的做法是把规划分成“全局计划”和“局部调整”两层。全局计划只定义阶段目标，比如信息收集、证据校验、结果生成；局部调整只允许在当前阶段内微调具体动作。另外要给 planner 一个明确的状态表示，比如当前子目标、已完成步骤、失败原因、剩余预算。如果没有状态约束，模型会把每次新 observation 当成全新任务来理解。线上一般还会加“重规划阈值”，只有在...