联通数科

项目挑一个讲？这个项目里大部分是大模型，工程上的有讲一下吗？有用到 Agent 吗？Agent 和传统大模型有什么区别？工作记忆了解吗？向量数据库和传统数据库区别是什么？从模型上查询索引结构上、事务上的区别呢？你提到的给 A 推荐的喜好是怎么做的？你的项目如果对标京东、阿里的话，有没有了解到现在成熟的方案？比方说对你的身高体重、用户画像等这类长期记忆的应用。大模型使用向量数据库的诉求是什么？什么场景用向量数据库？向量数据库在 AI 里的核心作用在哪？向量数据库开源的有哪些？ 在毕设过程中，有哪些方案是做过技术调研的？做过压测吗？2000 QPS 的瓶颈在哪里？怎么优化？压测的时候什么指标达到了...

老师我们这样装疯卖傻能找到实习吗，到底怎么整才能找到实习啊

本人简历上 1 个 RAG 项目 + 1 个 Agent demo；这次面的是AI岗一面前我以为：背完八股 + 把项目讲清楚，应该能稳过。0-5 min：自我介绍 + 项目背景- 顺利。讲清楚了我的 RAG 是给法律咨询场景做的，痛点是大模型不懂行业术语。5-20 min：项目深挖（开始崩）- Q1：你的法律文档总共多少？切了多少个 chunk？- 我：约 500 份 PDF，5 万个 chunk- Q2：500 份 PDF 加起来才 5 万 chunk？平均每份 100 个 chunk，你切片粒度是多少？- 我：512 token- Q3：法律文档里"第三条第二款"和"第三条之二"是不同含义，你的切片会不会把它切散？- 我：（沉默 5 秒）……应该会- Q4：那你怎么解决？- 我：我可以加一个 metadata……（开始编）❌ 第一次崩：切片粒度没考虑业务语义。20-35 min：评测体系（继续崩）- Q：你怎么知道你的 RAG 有效？- 我：我用 Recall@5……- Q：评测集多少条？怎么构造的？- 我：100 条，我手工标注的- Q：100 条够吗？分布怎么样？- 我：分布……我没分- Q：那你的 Recall@5 是 0.81，你怎么知道这个数字是好是坏？baseline 是什么？- 我：（沉默 10 秒）❌ 第二次崩：没有 baseline，没分布分析，纯靠"看起来还行"。35-55 min：Agent 部分（彻底崩）- Q：你的 Agent demo 用了几个工具？- 我：3 个，搜索、计算器、文档查询- Q：当用户问一个问题，你的 Agent 怎么决定调哪个工具？- 我：用 ReAct，让模型自己决定- Q：模型决策错了怎么办？- 我：我加了个 reflection……- Q：reflection 失败 3 次后怎么处理？- 我：（沉默 15 秒）……我没想过❌ 第三次崩：异常路径完全没设计。55-65 min：业务理解 + 反问- Q：你觉得字节做 AI 应用最大的瓶颈是什么？- 我：算力？数据？- Q：你看过哪些字节最近发的 AI 产品？- 我：豆包、扣子……- Q：扣子是 Agent 平台还是工作流平台？- 我：（再次沉默）❌ 第四次崩：对面试公司业务一无所知。

1. 怎么把 RAG 接入到你的 Agent 执行链路里的？是在调用工具之前先检索，还是在生成结果之后再做校验？我们的 RAG 是通过 Spring AI 的 Advisor 接入到 ChatClient 的：模型调用前在 before() 做向量检索，把命中文档拼成上下文注入 prompt；模型生成后在 after() 把命中文档回写到响应 metadata 便于追踪。当前是“先检索再生成”的 pre-RAG，并没有单独做生成后的事实校验，后续可以增加 verifier 节点来做 post-check。2. MCP 是完全自研的吗？和市面上成熟的 Agent 框架相比，你的方案在扩展性上有什...