京东后端ai开发暑期一面-攒人品

继续来分享下最近的面经~
1. 实习拷打
2. 你做的RAG知识库,具体业务场景是什么?整体是怎么搭建起来的?
3. 项目一开始存在大事务问题,这个问题具体怎么优化的?
4. 这个知识库支持什么内容形态?只有图文吗?图片是怎么处理的?
5. 知识库面向的业务是什么?图文混合内容是怎么存储和还原的?
6. 知识库更新怎么做?怎么保证内容实时保鲜?
7. 这个项目里你遇到过哪些挑战和技术卡点?
8. 向量库选型时考虑过哪些方案?为什么最终选择Milvus?抛开公司基建,会从哪些维度选型?
9. 简历里提到吞吐、检索性能有提升,提升具体来自哪里?你做了哪些优化动作?
10. 当前链路访问量、文档量级、线上运行情况如何?灰度切量到什么程度了?
11. 线上有没有完整监控?链路出问题如何及时发现告警?
12. 灰度切流过程中实际暴露过哪些线上问题?怎么解决的?
13. 你最近参与的个人用户向、AI Coding 相关产品,目前做到什么阶段?你负责哪部分?
14. 在这些项目中,你个人最大的技术收获是什么?
15. 你理解Milvus底层原理,这些原理在实际落地中怎么指导你的技术决策?
16. ES深翻页问题有没有遇到过?背后原理和瓶颈怎么理解?
17. 有没有做过高并发场景?大促、秒杀这类高并发场景一般怎么设计处理?
18. 平时开发会用设计模式吗?在实际项目里是怎么落地使用的?
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05-12 20:52
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蚌埠坦克学院 算法工程师
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