AI应用开发日常实习二面-字节
整体面试还是不错的,但是没后续了,不知道是哪里出了问题
1. 问关于ReAct的知识,那几个模式有什么差别
2. 给了一个场景,就是设计一个全自动化的agent进行AI漫剧创作,你会怎么设计?
3. 为什么要引入父子索引?BM25引入的原因是什么,比例是怎么设置的,整个具体流程是怎样的,有没有做rerank操作?
4. 如果做了rerank, rerank之后返回几个块?有没有做过一些验证来确保效果?
5. rerank之后的topk截断是怎么实现的?为什么选这个k值,有没有考虑过其他方案?
6. 讲一下上下文工程,还有记忆功能是怎么实现的。
7. 讲一下LRU的原理和实现。
8. 讲一下你项目agent框架
9. langchain langgraph了解多少 你在你的项目中有使用吗
10. 你做的agent响应这么快 你是否有工程优化 是什么
11. chunk怎么切的 除了你这么切 还有别的办法吗
12. 如果用滑动窗口 如何去重?
13. 准确率提升是如何量化的
14. 如果你切chunk的时候 第一个段落和第十个段落有联系你怎么做
1. 问关于ReAct的知识,那几个模式有什么差别
2. 给了一个场景,就是设计一个全自动化的agent进行AI漫剧创作,你会怎么设计?
3. 为什么要引入父子索引?BM25引入的原因是什么,比例是怎么设置的,整个具体流程是怎样的,有没有做rerank操作?
4. 如果做了rerank, rerank之后返回几个块?有没有做过一些验证来确保效果?
5. rerank之后的topk截断是怎么实现的?为什么选这个k值,有没有考虑过其他方案?
6. 讲一下上下文工程,还有记忆功能是怎么实现的。
7. 讲一下LRU的原理和实现。
8. 讲一下你项目agent框架
9. langchain langgraph了解多少 你在你的项目中有使用吗
10. 你做的agent响应这么快 你是否有工程优化 是什么
11. chunk怎么切的 除了你这么切 还有别的办法吗
12. 如果用滑动窗口 如何去重?
13. 准确率提升是如何量化的
14. 如果你切chunk的时候 第一个段落和第十个段落有联系你怎么做
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