AI Agent实习面经 美的

攒攒人品！！
1.项目拷打
2.什么是AIAgent?它和传统的LLM应用(如ChatGPT)有什么区别?
3.解释一下RAG(检索增强生成)的工作流程。
4.你在项目中是如何解决LLM"幻觉"问题的?
5.你用过哪些AlAgent开发框架(如LangChain、LangGraph)?请对比它们的优缺点。
6什么是Function Calling(工具调用)?在LangChain中如何实现?
7.如何设计一个支持多轮对话的Agent?
8记忆机制是如何存储和管理的?
9.解释一下ReAct(Reasoning +Acting)框架的原理。
10.在RAG系统中，如何优化检索的准确率?(提示:重排序Rerank、HyDE等)
11.手写算法:实现一个简单的文本相似度计算函数(如余弦相似度)。
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手写算法那个面试官是认真的吗
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发布于 03-18 10:36 江西

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03-20 17:00
黑龙江大学 Java
Ai开发面经整理，拷打一小时汗流浃背！(附回答总结)
最近面试的次数比较多，抽取了finrpa项目的相关面经分享给大家，我面试的公司主要以中厂/Ai初创为主，对大厂选手的参考价值可能比较有限，希望能对大家有所帮助。岗位方向：AI 应用开发 / AI Agent 方向项目背景：基于 Skyvern 二次开发的金融级浏览器自动化平台，面向银行、保险、证券机构，覆盖多租户权限、合规审批、风控审计等企业级能力。技术栈：Python 3.11 / FastAPI / SQLAlchemy 2.0 / PostgreSQL / Redis / React 18 / Docker Compose一、自我介绍 & 项目介绍Q1：简单介绍一下你自己和这个项...
AI求职实录
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03-21 14:30
门头沟学院 Java
Ai agent开发二面 快手面经
面试很难，还是要多多练习，攒人品中！1、做RAG项目的时候，是怎么评测效果的？有哪些评测维度，具体用到了哪些指标？2、项目里的数据集包含什么内容，数据来源、数据格式是怎样的？3、如果让对RAG的相关度和回答效果做优化，有什么思路？有没有更体系化的优化方案？4、有一千条数据，需要做求和处理，这种数据处理场景怎么设计实现？5、RAG的性能怎么提升，有没有实际的优化思路（工程层面或算法层面）？6、项目里的上下文是怎么处理的？上下文过长、冗余等问题有什么优化方向？7、Agent的长记忆和短记忆之间，怎么做到协同工作的？两者的衔接逻辑是什么？8、有什么思路能让自己做的Agent更智能？手撕代码全排列
查看8道真题和解析
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03-19 15:17
吉林农业大学 算法工程师
Momenta AI Agent开发 二面
1、自我介绍2、项目介绍3、Agent 的核心组成是什么LLM Agent 本质上不是单独一个大模型，而是由模型、提示策略、工具、知识、记忆和执行接口组成的系统。可以概括成：[Agent = LLM + Prompt + Tools + Knowledge + Memory + Interface]其中 LLM 负责理解和生成，Prompt 决定任务边界和行为方式，Tools 负责访问外部能力，比如检索、地图、计算、数据库和 API，Knowledge 负责补充外部知识，Memory 负责保留短期上下文和长期用户信息，Interface 则负责把 Agent 和外部系统连起来。如果任务比较简单...
AI-Agent面试实战...
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03-19 04:30
门头沟学院 推荐算法
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03-23 09:02
吉林农业大学 算法工程师
网易 AI Agent 开发 一面
1. Transformer 的自注意力机制、位置编码、梯度消失和梯度爆炸的解决方案答：自注意力机制的核心是让每个 token 在计算表示时都能和序列中其他 token 交互。给定输入 (X)，先通过线性变换得到 (Q)、(K)、(V)：然后计算注意力：这里除以 根号下dk 是为了防止点积过大导致 softmax 进入饱和区，影响梯度。多头注意力就是把表示拆成多个子空间并行计算，最后再拼接，能从不同角度学习依赖关系。位置编码是因为 Attention 本身不包含顺序信息，所以需要显式加入位置信息。经典做法是正余弦位置编码：现在也常用相对位置编码和 RoPE。梯度消失和梯度爆炸的解决方案包括：残...
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