阿里淘天 AI应用开发 暑期实习一面

1. 自我介绍2. 多阶段 RAG 里同时使用 BM25 和向量召回，混合检索策略通常怎么设计混合检索的关键不是把两路结果简单拼起来，而是根据问题类型决定两路召回各自承担什么角色。BM25 对精确术语、错误码、接口名、字段名、版本号这类关键词命中很强，向量召回则更擅长语义改写、口语化表达和抽象问题。真正稳定的设计一般是先并行召回，再做去重、融合、重排，最后再进入上下文构建阶段。如果问题本身是“精确定位型”，比如某个报错码、类名、接口路径，BM25 权重通常更高；如果问题是“意图表达型”，比如用户用自然语言描述故障现象，向量召回的权重会更高。工程里比较常见的是先取两路 topk，再用 RRF 或...

之前已经电话面过，这回为正式一面。一、 实习项目拷打实习，不方便透露；二、 高并发演进与 MQ 消息中间件1. 性能优化演进、详细描述 AI 用例缺陷审查任务的优化过程面对 1~2 亿条msg的突发消息洪峰（MQ 压力极大），除了单机单线程处理，还有什么更好的架构级解决方案？2. RabbitMQ vs RocketMQ 技术选型请对比 RabbitMQ 和 RocketMQ 的底层架构与优缺点。这两种 MQ 分别适用于什么样的业务场景？RocketMQ 的 ACK 机制和消息重发机制是怎样的？如何在这两种 MQ 中实现顺序消费？如何支持分布式事务消息？三、 AI Agent 与 RAG 架构设计1. RAG的痛点与优化如何解决 RAG 检索出来的知识忠实度不够、回答有偏差的问题？对于长文档（如 200~300M 包含图片的文档），Chunk（文本块）的切分策略是怎样的？大模型上下文窗口变大后（如从 256K 提升至 1M），如何解决“中间遗忘 (Lost in the middle)”的问题？2. Agent 编排与大模型框架在简单的问答任务和复杂的配置任务中，分别采用了哪种 Agent 架构？MAS 多智能体架构在处理复杂任务时有什么明显的缺点？为什么选择 Spring AI 框架？在实际使用中发现它有什么缺陷？四、 场景架构题与 AI 评测机制1. Agent 评测体系 (Eval)你们通过哪些指标来评测 Agent 的表现？如何定义和评判一个回答是否是“高分回答”？2. 真实大厂高容错场景设计场景描述： 如果将你的 AI 配置助手放在天猫商家/运营的真实环境中，面对成千上万的用户请求，必须保证极高的容错率和准确率。同时，真实用户的反馈收集率通常极低（万分之几）。问题要求： 在此背景下，如何升级你的系统架构？如何进行自动化的投放与评测闭环？【无论过没过，双非本科能面淘天已经非常感谢🙏🙏🙏】

🕐面试时间：60min❓面试问题：前半小时正常问问题，后面ai coding自我介绍实习拷打，发现面试官之前也在那个公司工作过3年，参与过公司平台的创建，然后问我在实习过程中有触及到公司其他的产品或业务吗拷打项目，开发过程中有遇到什么难题，以后想怎么改善工作流和agent的区别，什么时候用哪个一个分布式系统，进程间通信的方式有哪些，哪个是最高效的（我答共享内存最高效,其他的方式还有信道，消息队列kafka，管道通信），如果是跨主机通信呢（我想不出其他的，只能想到消息队列中间件，还有通过http和rpc通信）突然扯到http 和rpc的区别，为什么公司选择rpc，rpc为什么快（没答上来，让面...

当前0offer美团和腾讯开始泡池子，球球泡出来来一个救救孩子吧，面麻了发现现在后端真的是不怎么考leetcode了，二面都没算法题了，都是狂问ai coding和大模型相关技术和算法，八股也不怎么问了(当我终于刷熟了hot100然后不考了)，后面可能不看八股和算法题，多看大模型相关的了