阿里淘天 AI Agent应用开发 二面面经

一、自我介绍
二、项目深度拷问一(多模态相关项目)
1. 项目中针对图文模态对齐问题,具体采用了哪些技术方案解决?
2. 若图纸类视觉内容在文本中无任何对应描述,模型如何依托视觉特征实现精准内容召回?
3. 项目向量数据库Milvus中,选用了哪类索引算法,选择该算法的核心依据是什么?
4. 针对专业术语出现语义偏移的问题,除了混合检索方案,是否尝试过Embedding模型微调、Adapter适配等优化方式?具体落地思路是怎样的?
三、项目深度拷问二(Agent对话/画像项目)
1. 当外部测评工具返回的原始数据格式,与大模型输入预期格式不匹配时,如何实现数据格式的自动化映射?
2. 向量库检索出的用户长期画像数据,与当前实时会话状态产生冲突时,整套系统的处理逻辑和解决方案是什么?
3. 如何避免模型回复过度依赖检索到的外部知识,导致回答生硬、缺乏共情能力,提升对话自然度?
四、AI Agent核心技术原理
1. 对比思维链(CoT),ReAct范式在模型与外部环境交互过程中,核心解决了哪些痛点问题?
2. 详细阐述大模型实现函数调用(Function Call)的完整流程,模型是如何将自然语言语义转化为标准化结构化参数的?
3. 实际开发过程中,如何判断一个任务适合采用固定Workflow流程,还是自主决策型Agent来实现?
五、Agent记忆与检索优化
1. 详细讲解Agent系统中长短期记忆的设计逻辑,在长时对话场景下,如何实现上下文信息的动态压缩与选择性遗忘?
2. 在Agent系统架构中,RAG检索获取的外部知识,是如何精准输入给模型,同时避免无关知识对模型输出产生干扰的?
3. 解释重排序(Rerank)技术的定义,它在Agent检索链路中,对提升模型最终决策准确性起到哪些关键作用?
六、多Agent与人机协作
1. 单Agent处理复杂长周期任务时,引入多智能体(Multi Agent)架构的核心优势有哪些?
2. Multi Agent系统中的路由(Router)节点,依据哪些规则和逻辑,将任务分发给对应的子Agent?
3. 什么是人在回路(Human-in-the-loop)机制?在Agent系统开发中,如何合理设计人工审批断点,保障系统运行可靠性?
七、系统评估与性能优化
1. 有哪些量化评估方式,可以衡量一套Agent系统的优劣?
2. 除模型生成质量外,Agent系统还需要重点关注哪些维度的评估指标?
3. 针对Agent多步推理过程中产生的响应延迟问题,可落地的优化方法有哪些?
4. 随着大模型上下文窗口持续扩容,传统RAG技术是否会被完全替代?阐述你的核心观点及理由。
全部评论
老哥你是不是还有个小号啊 有个叫算法打工人小旺的跟你发的一模一样
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发布于 05-02 23:03 安徽

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05-02 22:50
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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.你刚刚说用AI写的那套东西,能介绍一下你具体做了什么?从AI写代码到交付,整个流程是怎么弄的?3.你的项目有前后端吗?大概结构是怎样的?怎么让AI帮你搞出一套能线上正式运行交付的东西?4.你实现这个项目涉及到哪些应用、中间件组件?我需要你说明系统设计的技术选型、底层逻辑,比如爬取后做什么,完整的业务流程讲清楚。5.如果是公司里的实际场景,比如有几十个应用,涉及前端、后端系统,要改一个需求可能需要改多个系统,你让AI怎么处理?6.你用的是什么模型?7.做这个项目消耗了多少token?8.开发中token很昂贵,节省token有哪些方式?9.SDD/TDD这块了解吗?10.那你知道创建一个skill有哪些方式吗?除了自然语言描述,还有什么方式?11.说一说你对function calling的理解。12.function calling和MCP相比,是不是可以没有MCP?13.MCP和客户端通信有几种方式?你怎么配置MCP?14.function calling是通过什么告诉大模型有哪些工具可用?15.大模型使用MCP调用查询天气工具,整个交互流程大概是怎样的?不用太细。16.笔试的时候,你是怎么和系统交互的?没改代码吗?17.你怎么确保AI写的代码没问题?用的是单agent吗?18.单agent和多agent相比,多agent的优势在哪里?19.能用英文口语说1分钟左右吗?20.你平时用的数据库是MySQL吧?如果线上数据量特别大,分页查询变慢,拿到这个优化任务,你的操作步骤是怎样的?21.如果单纯是数据量大导致深度分页查询慢,优化思路是什么?22.MySQL的索引结构你了解吗?为什么是B+树,而不是红黑树、平衡二叉树或者哈希结构?23.HashMap的1.8和1.7相比,做了哪些优化?24.除了结构和插入方式,还有其他优化吗?为什么插入方式会不一样?25.线程池用过吧?它的核心参数有哪些?原理是怎样的?26.Redis你使用了哪些场景?怎么实现的?27.Redis实现分布式锁的原理是什么?28.如果锁的过期时间是1分钟,任务还没执行完,其他人会不会抢锁?29.(看门狗机制下)如果任务一直卡住,其他人是不是都拿不到锁?
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一、自我介绍二、项目深度拷问一(多模态相关项目)1. 项目中针对图文模态对齐问题,具体采用了哪些技术方案解决?2. 若图纸类视觉内容在文本中无任何对应描述,模型如何依托视觉特征实现精准内容召回?3. 项目向量数据库Milvus中,选用了哪类索引算法,选择该算法的核心依据是什么?4. 针对专业术语出现语义偏移的问题,除了混合检索方案,是否尝试过Embedding模型微调、Adapter适配等优化方式?具体落地思路是怎样的?三、项目深度拷问二(Agent对话/画像项目)1. 当外部测评工具返回的原始数据格式,与大模型输入预期格式不匹配时,如何实现数据格式的自动化映射?2. 向量库检索出的用户长期画像数据,与当前实时会话状态产生冲突时,整套系统的处理逻辑和解决方案是什么?3. 如何避免模型回复过度依赖检索到的外部知识,导致回答生硬、缺乏共情能力,提升对话自然度?四、AI Agent核心技术原理1. 对比思维链(CoT),ReAct范式在模型与外部环境交互过程中,核心解决了哪些痛点问题?2. 详细阐述大模型实现函数调用(Function Call)的完整流程,模型是如何将自然语言语义转化为标准化结构化参数的?3. 实际开发过程中,如何判断一个任务适合采用固定Workflow流程,还是自主决策型Agent来实现?五、Agent记忆与检索优化1. 详细讲解Agent系统中长短期记忆的设计逻辑,在长时对话场景下,如何实现上下文信息的动态压缩与选择性遗忘?2. 在Agent系统架构中,RAG检索获取的外部知识,是如何精准输入给模型,同时避免无关知识对模型输出产生干扰的?3. 解释重排序(Rerank)技术的定义,它在Agent检索链路中,对提升模型最终决策准确性起到哪些关键作用?六、多Agent与人机协作1. 单Agent处理复杂长周期任务时,引入多智能体(Multi Agent)架构的核心优势有哪些?2. Multi Agent系统中的路由(Router)节点,依据哪些规则和逻辑,将任务分发给对应的子Agent?3. 什么是人在回路(Human-in-the-loop)机制?在Agent系统开发中,如何合理设计人工审批断点,保障系统运行可靠性?七、系统评估与性能优化1. 有哪些量化评估方式,可以衡量一套Agent系统的优劣?2. 除模型生成质量外,Agent系统还需要重点关注哪些维度的评估指标?3. 针对Agent多步推理过程中产生的响应延迟问题,可落地的优化方法有哪些?4. 随着大模型上下文窗口持续扩容,传统RAG技术是否会被完全替代?阐述你的核心观点及理由。
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