27实习小红书AI Agent开发一面

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...

大模型交互：深入学习Prompt工程技巧，掌握Few-shot、CoT等方法，并学会控制结构化输出。LangChain框架：从LCEL（LangChain Expression Language）学起，掌握Chain、Tool、Memory等核心模块。RAG技术：理解检索增强生成原理，并使用LangChain等工具构建知识库问答Agent。多Agent系统：深入研究AutoGen、CrewAI等框架，实践多角色协作系统，学习Agent如何进行任务分解、自我反思和工具选择，构建更智能的系统；了解MCP（模型上下文协议）和A2A（Agent-to-Agent）协议，掌握标准化集成方法

🕐面试时间：26.4.13-45分钟-电话面试💻面试岗位：AI应用开发❓面试问题：1、自我介绍2、选熟悉的项目来完整介绍一下？3、这个课题组项目是几个人做的？4、现在主流Agent里面好像替换掉了RAG这一部分有了解过吗？5、AIcoding的过程中有遇到一些什么问题吗？或者说有没有一些心得？怎么去用AIcoding呢？6、AIcoding的话，平常使用哪些来写代码？7、介绍下React范式，然后Agent如何去判断何时调用知识库、MCP Server、API呢？8、React范式的话有什么缺点呢？9、介绍下文档异步处理的整个流程？10、为什么使用Kafka而不是使用Spring的Even...

主播一面时候抽到hot 100 原题当时高兴得不得了 脱口而出 hot 100原题主播准备开始滔滔不绝讲思路 面试官马上打断然后面试官坏笑原题是吧 有没有别的方法啊最后让我用三种方法都做一遍二面更是恐怖 防止撞原题也不从题库里抽了 直接手打了一道题再也不装了