字节 剪映 ai应用开发

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项目一：
1. 你这里的意图判断是怎么做的？直接交给模型做，还是这个用户的查询query做了一些其他处理。
2. 为什么要设计这三层记忆架构，是一个通用的设计还是参考了什么论文。
3. Agent 的评估是怎么做的
4. 有没有评估过你的记忆架构，在没参考openclaw之前和之后的指标有什么变化，成功率有对比吗？
5. 你之前向量检索加redis缓存是怎么做的？ redis健和值是什么？
6. 新的记忆加到文件里 是直接append吗？ 覆盖？还是改写？
7. 改的方式 模型改吗？模型调用editor去改文件是吗？
8. 你觉得 redis+milvus向量存储 和mysql+文件系统+向量检索，他们的优劣如何？优点缺点分别是什么。
9. 其实我比较感兴趣的是他们这两种方式的查询检索召回 效率的对比。
10. 对于每一个用户，在系统中怎么保存这些不同用户的文档？
11. 其实就是模型通过路径去读这些文件是吧，那如果两个人登了同一个账号，在同一时刻，这个文件会被两个不同的用户使用，在这个情况下，你们的系统如何处理？怎么解决这个问题？

项目二：
1. 你说你的文档准确率达到90%，具体做的改变是什么。
2. 那为什么医院的问答项目里，不采用同样的实现
3. 你说pdf表格密集，那假如用户就是问一个表格里，第二行是2025年，第三行是2024年，具体问2025年的值是多少，你的系统能做到吗？
4. skill是自己写的吗 ，互相之间可以联动吗？
5. 为什么不用skill-creator
6. 你的数据集是怎么收集的，然后是怎么评估的呢？打分是谁在打分？人在打分 ，还是模型裁判员去打分？如果有很好用的模型裁判员，为什么不用裁判员模型
7. 介绍一下KV cache
8. 讲一下transfromer架构。

算法题
1. 字符串数字相减
2. 字符串最长连续序列