面经

在生成式AI广泛应用的企业环境中，高质量的Prompt是释放大模型能力的关键。然而，一线员工的prompt engineering能力差异较大，分布不均，且通过一线使用人员独立维护的话，会导致最终输出结果的不可控，即导致输出质量参差不齐。通过建立标准化的Prompt模板，可以大幅提升AI应用的稳定性和效率，降低试错成本。本文将分享几种适用于企业内部的Prompt模板，并结合实例说明其用法。一、标准化模板的价值企业级Prompt模板旨在将复杂任务拆解为清晰的指令框架，确保模型理解一致。其核心要素包括：角色定义、任务描述、输入格式、输出要求及约束条件。标准化后，通过维护字典进行后端调用，可以确保使...

几年前还没有chatgpt的时候，刷题真的是很痛苦。刷不出来只能看题解，题解有几个问题：第一个是每次看的写题解的人都不一样，很难有一个统一的思路；第二个也是最重要的是，题解只提供了作者自己的思路，但是没有办法告诉你你的思路哪里错了。其实很少有错误的思路，我只是需要被引导到正确的思路上面去。所以传统题解学习起来非常困难，每次做不出来难受，找题解更难受。但是现在chatgpt能做很多！它可以这样帮助你 -1. 可以直接按照你喜欢的语言生成各种解法的题解和分析复杂度。2. 把题和你写的代码都发给它，它可以告诉你 你的思路到底哪里有问题。有时候我发现我和题解非常接近，只是有一点点🤏想错了。只要改这一点点就是最优解。信心倍增。3. 如果遇到不懂的题解可以一行一行询问为什么要这样写，chatgpt不会嫌你烦。有时候我觉得自己的range写错了，其实那样写也没错，只是chat老师的题解有一点优化，这个它都会讲清楚。4. 它可以帮你找可以用同类型解法来做的题。然后它可以保持解法思路不变，用一个思路爽刷一个类型的题。如果题目之间思路又有变化，它会告诉你只有哪里变了，其他的地方还是老思路。5. 它也可以直接帮你总结模板，易错点。经过chat老师的指导，我最大的改变是敢刷题了。之前刷题需要先找某一个人写的算法题repo，然后跟着某一个人他的思路刷他给的几个题。如果想写别的题，套用思路失败了，没有他的题解，也不知道到底哪里错了；看别人的题解，思路又乱了。这个问题在二分查找和dp类型的题里面特别常见。但是现在有chat老师，他会针对我的代码告诉我我哪里想错了，应该怎么做；还按照我写代码的习惯帮我总结了一套属于我的刷题模板。每天写题全是正反馈！

俺平时都是在会议室面试的，奈何会议室被另一个同门约了面试了，楼下的实验室又有同门在做笔试，只能跑回宿舍面试。大家都懂互联网的面试指不定就一小时以上了，没有电源的地方真的不敢赌。但是俺们宿舍又属于随性派，摄像头一开就感觉乱乱的，没时间找帘子，尝试两件浅色的衣服挂在了床架上，本人坐在衣服前面，试图制造纯色背景。奈何本人比较较小，衣服也有点小，怎么挡都挡不全，总能从各个小缝隙里瞥见真相。面试官进会议的时候我就想，这局完了。

岗位名称：推荐算法面试时长：1h+自评分：7/10是否下一轮：待通知一、检索与排序在项目中使用的 BM25 原理是什么？相比 TF-IDF 改进在哪里？公式中每一项的含义是什么？（追问）k1 和 b 参数分别控制什么？如果 b=0 会发生什么？为什么在实际系统中要做混合检索？Sparse 检索和 Dense 检索的基本原理分别是什么？（追问）两种方式在长尾 Query 上的表现差异如何？Dense 检索中常见的相似度度量方式有哪些？为什么很多系统选择 Cosine 或 Inner Product？（追问）如果向量没有归一化，Inner Product 和 Cosine 的结果会有什么差异？在你...