京东-推荐算法暑期实习一面分享

继续来分享下之前的面经~欢迎友好讨论，信息共享
实习经历拷打
1.上一个实习公司是干啥的？
2.怎么切换的转人工?
3.业务具体场景是什么？
4.指标怎么做的？
5.有没有评估过具体是哪些优化点导致转人工率下降？
6.之前模型幻觉率有多高？是否对比过前后幻觉差异？
7.客户并不知道模型出现幻觉，为什么幻觉会直接导致转人工？
8.“无法解决用户问题” 比较宽泛，具体是哪些问题无法解决？
9.长期记忆对当前轮次有什么实际意义？
10.项目流程中有没有出现失败情况？一般是什么样的失败？
11.项目中的知识检索是怎么做的？
12.模型可以边思考边调用工具吗？
13.ReAct 框架里 COT 的 thinking 部分可以自动调用工具吗？
14.逻辑已经很明确，为什么不用 workflow 而要用复杂架构Agent？
15.结束语、招呼语这类场景也需要做RAG知识检索吗？
16.实习里的长短期记忆是怎么实现的？
17.实际有没有遇到 lost in the middle 问题？多少文本长度会出现？
18.你们用的是哪个模型？内部还是外部接入的？
19.如何提升模型的意图识别能力？
20.用什么模型、什么方式训练的意图分类模型？
21.一共定义了多少个意图？
22.意图识别模型的输出格式是什么？
23.会不会出现意图名称输出不标准、多字少字的情况？
代码手撕
最长公共前缀