阿里淘天ai研发一面分享-依旧攒人品

发一下问题给大家参考,攒攒人品!有面试过同岗的朋友欢迎评论区交流
1.langgragh搭的agent
1·短期记忆摘要压缩怎么实现的?有哪些常见的摘要压缩方式?
2·长期记忆的实现方式,异步是什么实现的?如果并发程度更高怎么处理?
3·用户输入和长期记忆矛盾怎么处理?长期记忆怎么设置遗忘机制?
4·图片消耗token怎么存储?

2. 黑马点评
1·redis的使用场景有哪些?
2·乐观锁和悲观锁的区别?
3·库存超卖如果抢单失败了用户返回什么?
4·高并发场景如果resid宕机了不能用了除了扩容还能怎么办?

3. 几个agent相关的问题
1·如何去评价一个agent的完整体系?
2·现在的agent和以前的古法编程的区别你觉得是什么?
3·你觉得agent能给我们提效吗?
ai coding环节
给一个题目和一个内部的agent协作完成。比较崩溃的是我和ai正对话的时候面试官突然问我某个参数怎么设置的,然后我开始翻ai生成的参数
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不愿透露姓名的神秘牛友
04-30 17:45
本人简历上 1 个 RAG 项目 + 1 个 Agent demo;这次面的是AI岗一面前我以为:背完八股 + 把项目讲清楚,应该能稳过。0-5 min:自我介绍 + 项目背景- 顺利。讲清楚了我的 RAG 是给法律咨询场景做的,痛点是大模型不懂行业术语。5-20 min:项目深挖(开始崩)- Q1:你的法律文档总共多少?切了多少个 chunk?- 我:约 500 份 PDF,5 万个 chunk- Q2:500 份 PDF 加起来才 5 万 chunk?平均每份 100 个 chunk,你切片粒度是多少?- 我:512 token- Q3:法律文档里"第三条第二款"和"第三条之二"是不同含义,你的切片会不会把它切散?- 我:(沉默 5 秒)……应该会- Q4:那你怎么解决?- 我:我可以加一个 metadata……(开始编)❌ 第一次崩:切片粒度没考虑业务语义。20-35 min:评测体系(继续崩)- Q:你怎么知道你的 RAG 有效?- 我:我用 Recall@5……- Q:评测集多少条?怎么构造的?- 我:100 条,我手工标注的- Q:100 条够吗?分布怎么样?- 我:分布……我没分- Q:那你的 Recall@5 是 0.81,你怎么知道这个数字是好是坏?baseline 是什么?- 我:(沉默 10 秒)❌ 第二次崩:没有 baseline,没分布分析,纯靠"看起来还行"。35-55 min:Agent 部分(彻底崩)- Q:你的 Agent demo 用了几个工具?- 我:3 个,搜索、计算器、文档查询- Q:当用户问一个问题,你的 Agent 怎么决定调哪个工具?- 我:用 ReAct,让模型自己决定- Q:模型决策错了怎么办?- 我:我加了个 reflection……- Q:reflection 失败 3 次后怎么处理?- 我:(沉默 15 秒)……我没想过❌ 第三次崩:异常路径完全没设计。55-65 min:业务理解 + 反问- Q:你觉得字节做 AI 应用最大的瓶颈是什么?- 我:算力?数据?- Q:你看过哪些字节最近发的 AI 产品?- 我:豆包、扣子……- Q:扣子是 Agent 平台还是工作流平台?- 我:(再次沉默)❌ 第四次崩:对面试公司业务一无所知。
牛客41664080...:切片粒度问得好
面试官拷打AI项目都会问...
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不愿透露姓名的神秘牛友
04-30 18:05
空屿编号:你把墨镜摘下来是不是这样😭
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