京东科技 市场与平台运营中心 后端开发 一面凉经

在简历中体现你的AI能力：以RAG为例的实战指南简历中写AI项目，很多人会犯“堆砌技术栈”的错误，比如：“使用LangChain、FAISS、GPT实现RAG系统”这会让面试官疑惑：你究竟解决了什么问题？ 以下是让RAG项目脱颖而出的写法。—————🔍 RAG解决的四大核心问题1. 知识时效性：解决“模型知识过时”• 问题：LLM训练数据有截止日期（如GPT-4到2023年4月），无法获取新知识• RAG方案：实时检索外部知识库，注入最新信息• 案例：回答“今天天气”、“最新财报”、“实时股价”2. 知识准确性：解决“模型幻觉”• 问题：LLM会自信地编造事实（“奥巴马生于肯尼亚”）• RAG方案：基于可验证的文档生成，提供引用来源• 效果：幻觉率降低40-60%，答案可追溯3. 知识专有性：解决“私有数据缺失”• 问题：LLM没有企业私有知识（内部文档、代码库、客户数据）• RAG方案：建立私有知识向量库，实现个性化问答• 应用：企业知识库、技术支持、代码文档查询4. 上下文限制：解决“长文本处理瓶颈”• 问题：模型上下文窗口有限（即使128K，也难记住海量信息）• RAG方案：从海量文档中检索相关片段，只输入关键信息• 优势：理论上支持无限知识库，成本可控------📄 简历写法对比❌ 传统写法（模糊）智能问答系统• 使用LangChain框架构建RAG系统• 基于FAISS实现向量检索• 调用GPT-4进行答案生成✅ 进阶写法（量化+难点）企业知识库AI助手（日活5000+，准确率92%）• 从0到1构建多模态RAG系统，支持PDF/PPT/Excel文档解析，检索准确率提升35%• 针对行业术语，采用HyDE + Query Rewriting方案，解决60%的“检索不相关”问题• 设计Agentic RAG架构，让LLM自主判断“是否需要检索”，无效查询降低40%• 引入Rerank模型对Top-20结果重排序，首条命中率从45%提升至78%技术细节：LangChain（编排）｜ Chroma（向量库）｜ BGE-M3（嵌入模型）｜ bge-reranker-v2-m3（重排序）｜ GPT-4（生成）｜ 成本：$0.12/query------🎯 面试官想看到的3个层次1. 基础能力：你懂RAG流程• 解析文档 → 分块 → 向量化 → 检索 → 重排序 → 生成• 加分项：能说出不同分块策略（语义分块、递归分块）的适用场景2. 进阶能力：你解决过真实问题常见问题解决方案可量化结果检索不相关Query Rewriting + HyDE准确率↑30%长文档丢失信息父文档检索 + 摘要嵌入召回率↑25%上下文过长滑动窗口 + 渐进加载Token成本↓40%事实性错误Self-RAG + 引用校验幻觉率↓50%3. 架构思维：你有工程化视角• 成本控制：RAG调用次数 vs. 直接问LLM的平衡点• 缓存策略：对热点Query缓存嵌入结果• 监控体系：准确率、Token使用、延迟的Dashboard------📈 如何量化你的贡献？用“问题→方案→结果”的公式：“发现检索不相关问题（问题）→ 引入BGE重排序模型+Query扩展（方案）→ 首条命中率从50%提升至85%（结果）”可量化的维度：• 性能：准确率/召回率、响应时间、Token消耗• 业务：用户满意度、日活增长、问题解决率• 成本：月度API费用、计算资源节省------🏆 高级进阶：Agentic RAG如果你做过更前沿的，可以突出：自主检索Agent系统• 改造传统RAG为Agent决策模式，让LLM判断“何时检索”、“检索什么”• 基于ReAct框架设计“检索→分析→决策”链，复杂问题解决率提升60%• 实现多轮追问能力，通过历史会话自动优化检索策略------📌 一句话总结“不要告诉面试官你用了什么工具，而是告诉他们你解决了什么问题，以及如何证明你解决得好。”在简历中，每个技术点的背后，都应该对应一个具体的业务问题、一个可量化的改进。这就是你的AI能力最有力的证明。

前面基本上都在问论文 无手撕1. 自我介绍2. 介绍下简历上这个项目3. 你对对话 LLM 的理解是什么？它和普通文本生成模型的核心区别是什么？答案：对话 LLM 不是简单地做 next token prediction，它要在多轮交互里持续维护用户意图、对话状态、约束条件和安全边界。普通生成模型更关注单次输入到输出的流畅性，对话模型还要考虑上下文一致性、角色一致性、拒答策略、澄清提问以及工具调用。它的核心难点在于“历史信息并不等价于有效状态”。用户前面说过的内容，有的仍然有效，有的已经被修正，有的是噪声。对话 LLM 必须学会根据当前轮次重新解释历史，而不是把所有历史机械拼接进去。工程上通常...

给我面没招了，感觉自己好菜、面试很难，还是要多多练习1.实习拷打2.你是怎么构建这个agent的3.在执行过程中出现问题怎么解决的，采用了什么降级措施吗4.你项目上说了RAG，你来介绍一下RAG在你的项目中是怎么使用的5.你项目使用了sse，说说sse是什么与websocket有什么区别?6.项目中你是怎么使用sse的?7.你刚才提到了trigger层这一DDD领域概念，你知道DDD吗?8.你这个高并发本地服务平台有什么用?9.你说实现了session共享怎么实现的，redis的key和value怎么储存的10.你说能够无感token刷新与权限校验是怎么实现的11.你说返回给前端浏览器，然后我换一个浏览器是不是token就失效了?12.cache aside是什么，它是什么?13.你说用延迟双删实现过期时间补偿，什么是延迟双删14.这个sleep设置时间是怎么确定的?15.你提到了互斥锁，聊聊你项目里的互斥锁?16.你提到了布隆过滤器?说说它的原理17.怎么提高布隆过滤器的准确度18.你使用了lua脚本，它的原子性是怎么实现的19.手撕：最大子数组和

京东一共两次一面：3.26京东科技-市场与平台运营中心，4.7京东科技-京东云事业部3.26 京东科技-市场与平台运营中心无八股！无手撕！纯纯项目拷打！！！！巨细致的项目拷打，一定要好好准备写在简历项目中的每一点内容！4.7 京东科技-京东云事业部公司业务介绍反问自我介绍代码题：反转字符串键入www.baidu.com，整个的流程，具体都涉及到哪些协议为什么http使用的是tcp，不使用udpudp适用场景tcp三次握手过程快速排序工作原理如何才能设计出好的测试用例（不是针对某一具体测试用例，而是针对一个功能如何设计）如何在使用尽可能少的测试用例的情况下尽可能全面的对软件或功能进行测试和别人沟...