淘天 27 届暑期实习生正在招聘 各方向都有海量 HC 欢迎看我置顶帖子投递面试题 11：代码生成 Agent 和普通代码补全（Copilot 式）的本质区别是什么？设计一个能完成"跨文件修改"任务的代码 Agent，核心难点在哪？参考答案本质区别在于决策粒度。代码补全是行级决策——光标在哪，就在那个位置生成接下来几行代码。它的上下文是当前文件的局部内容，不需要做规划、不需要选择工具、不需要多步推理。本质上是一个"自动完成"功能，不是 Agent。代码生成 Agent 是任务级决策——接收一个自然语言描述的需求（"给这个项目加一个用户认证功能&...

听的一个认识的小主播说的，在中大厂工作，身边hr抱怨投的简历里几乎所有都是java，离谱到100份只有3-4是其他的，而且最逆天的是不管招什么岗都差不多。招测开，移动端很有难度，因为java实在太多了。。。然后部门leader还补刀了一句，你们移动端简历的都是后端不要的。感觉分出一点时间多看看一些小主播的真实工作分享，或者向校友多问问真的挺有必要，不能当鸵鸟，我以前完全不知道已经离谱成这样了。现在我感觉真的要认真考虑转移动端了。。。好歹有java知识，也不算从零起步吧。我是28届，还有大半年能完全投入。。。

1、为什么引入父子索引，为什么引入 BM25，比例是怎样的，具体流程是什么，有没有 rerank父子索引主要是为了解决 切块后召回准，但是上下文不完整 的问题。如果文档直接按 300～500 token 切成小块做向量检索，确实更容易召回到具体答案，但很容易丢掉原文结构，比如标题、段落关系、表格上下文、前后约束条件。所以会把文档拆成两层：父块：保留完整语义单元，通常是 800～1500 token子块：用于召回，通常是 200～400 token检索时先搜子块，命中后回源到对应父块，再把父块内容喂给大模型。这样既保证召回精度，也保证上下文完整性。引入 BM25 是因为向量检索对语义相似比较敏感...