无八股，全程都在聊AI项目，手撕算法题是lc.15三数之和对于 AIAgent 模式，你如何评判当前系统和切换到另一种模式（如 cline/code 模式）的效果差异？ 你如何设计量化指标来评估不同实现方式的效果？ 你怎么看待 RAG？它的价值是什么？ RAG 和本地知识库有什么差别？ 你说 RAG 有用，那它具体好在哪？优化了什么指标？提升了多少？ 如果把你的项目做成 agent 并对外服务，你如何评估 RAG 的效果（比如准确率、拦截率等）？ 如果不用 RAG，而是用更强的大模型，会怎么样？ 你有没有试过使用最强模型（比如在线 API）替代本地模型 + RAG？ 你有没有做过模型微调？ 你...

📍面试公司：阿里国际🕐面试时间：26.4.9-45分钟💻面试岗位：AI应用开发❓面试问题：非简历上的补充介绍构建向量与关键词混合检索的背景、具体实现逻辑，以及为何选择ES作为统一存储引擎而非独立向量数据库，以及ES如何存储向量化文本和文本的？向量与关键词检索的结果怎么处理的？针对混合检索效果的评估，你采用了哪些指标？当前评测方法存在什么局限性？后续计划如何构建更贴合水利业务的评估体系？在多格式文档解析环节，为何选用Apache Tika而非直接调用大模型进行解析与分块？这种选型背后考虑了哪些工程约束？介绍Redis Bitmap管理文件分片状态的作用。了解过业界的上下文记忆和多轮对话吗？...