奇瑞简历初筛

攒人品中，祝大家都能拿到满意的Offer！项目深挖（AI项目+后端项目）1、为什么要引入父子索引？BM25引入的原因是什么，比例是怎么设置的，整个具体流程是怎样的，有没有做rerank操作？2、如果做了rerank， rerank之后返回几个块？有没有做过一些验证来确保效果？3、rerank之后的topk截断是怎么实现的？为什么选这个k值，有没有考虑过其他方案？4、讲一下上下文工程，还有记忆功能是怎么实现的。5、讲一下LRU的原理和实现。

1、项目里负责的边界是什么？哪些内容是亲手实现或验证的？我负责的边界一般分成四块：Agent 主链路、RAG 检索链路、工具调用层和效果评测。主链路包括 query 理解、路由、上下文构造、结果生成；RAG 这块包括文档清洗、切片、召回、重排和 prompt 拼接；工具调用层包括 function schema 定义、参数校验、执行封装和失败重试；评测这块包括 badcase 回流、离线测试集和线上日志分析。亲手实现的部分主要是在线链路和评测闭环，比如 query 改写、混合检索、rerank 接入、上下文压缩、工具调用编排、token 统计、失败样本分析。验证过的内容包括不同 chunk 策...

攒攒人品！有面试过同岗的朋友欢迎评论区交流1.项目拷打2.项目中实际 QPS、延迟、数据规模是多少？瓶颈在哪，怎么解决的？3.讲一个你做过的技术选型，为什么选它？有没有更优方案？4.设计一个支持多轮对话+工具调用的 Agent，整体架构怎么拆？5.Prompt 如何设计才能降低 hallucination？有哪些工程手段？6.多轮对话中上下文过长怎么处理？裁剪策略有哪些？7.Agent 调多个工具时，如何做调度、重试和兜底？8.function calling / tool calling 的实现原理是什么？9.一条 query 在 RAG 系统中的完整链路是怎样的？10.BM25 和向量召回各自优缺点？线上如何融合？11.embedding 模型选型时要考虑哪些指标？12.query rewrite / 多 query 扩展的原理是什么？有什么风险？13.rerank 模型为什么必要？一般放在哪一层？14.HNSW 的核心结构是什么？为什么查询效率高？15.IVF、PQ、HNSW 的区别和适用场景？16.向量索引如何支持高并发查询和在线更新？17.embedding 维度过高会带来什么问题？如何优化？18.文档 chunk 如何切分？长度和重叠怎么设计？19.如何解决 chunk 切分带来的语义断裂问题？20.知识库如何做增量更新并保证一致性？21.多模态数据（图文/表格）如何统一建索引？

大家好我是@程序员花海，最近暑期实习和春招的面试集中起来了，今天我想聊的是如何协调暑期实习的面试时间 。之前和大家聊过暑期实习需要注意的准备事项：https://www.nowcoder.com/discuss/859756309489438720?sourceSSR=users今天我们不聊重复的内容，今天来聊下如何协调暑期实习的面试时间。结合很多同学的体验，暑期实习刚开的时候，要经过笔试、面试，如果是技术面的话需要经过三轮面试，最后还会有一轮HR面试。刚开始的投递的时候面试机会比较少，但是往往面试都是集中在同一个时候的。假如上周做完了大量公司都笔试题，这种就会有公司约你面试，往往HR或者面试...