快手大模型应用开发算法岗三面面经

1.自我介绍
2.Rerank的Top-k数量怎么确定?
3.平时vibe coding吗?做过什么项目?
4.讲一下你项目里的Prompt一般怎么写?
5.了解ToT或者GoT吗?讲一下
6.如果工具调用超时或返回空值,你如何设计Prompt让Agent反馈用户?
7.讲一下Agent中的短期记忆和长期记忆分别怎样存储?
8.向量数据库检索出来的历史信息,如果语义相关但时间太久,能直接用吗?
9.对于RAG,既然向量检索已经计算了相似度,为什么还要用引入交叉编码器进行重排?
10.平时vibe coding吗?做过什么项目?
11.长文档切片的粒度你一般怎么选择?
12.如何评估Rerank的有效性?有什么指标吗?
13.手撕:一道原创题,忘记题目了,但是不难
14.反问
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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项目1. 简单介绍一下这个系统的知识库问答架构,从文档入库到最后回答的完整链路是怎样的?2. 向量检索用的是什么索引类型?3. 在召回之后有没有做重排(Rerank)之类的操作?4. 你知识库的准确率和召回率是怎么评估的?5. Spring AI Alibaba 的 Function Calling 是怎么实现的?模型如何决定调用哪个工具?6. 如果工具调用失败了,你们设计了什么处理机制?7. Execute Plan 模式具体是怎么实现的?8. 平时哪种模型用的比较多?9. 平时编码时会用哪些模型?10. 在选择向量数据库时,有没有看过其他的(如 ES、Milvus 以外的选择)?它们之间的区别你大概有概念吗?11. 在写 Prompt的时候,你有哪些实践经验或设计原则?12. Graph Rag / Agentic Rag了解过吗13. 在秒杀下单中,Lua 脚本具体做了什么?为什么要用 Lua,而不是分开执行多条指令?14. 这个项目你自己做过压测吗?15. 对系统能扛住的流量(QPS)有没有具体的概念?16. 对于什么时候该上缓存、什么时候该上本地缓存,你大概的概念是什么Java 基础1. 线程池的核心参数有哪些?2. 线程池内部的具体工作流程是怎样的?3. 核心线程数和最大线程数一般怎么确定/计算?场景题1. 你觉得目前 RAG(检索增强生成)最大的瓶颈是什么?2. 假设要给电商平台搭建一个百万/千万级的商品知识库问答系统,你会怎么设计?3. 针对商品信息(如价格、描述)可能被商家动态更新的情况,你的知识库设计需要考虑什么?手撕:二叉树的层序遍历
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