字节ai后台开发日常实习一面分享

发一下问题给大家参考，攒攒人品！
1.可以挑一个最近觉得挑战比较大的项目展开介绍一下吗？
2.Agent 内部具体的实现可以再详细介绍一下吗？
3.MCP 是把自然语言转成预置查询类的工具吗？
4.操作内部平台时，工具会去操作吗？
5.系统测试完成后，准确率怎么评估？
6.用 20% 数据作为测试集，是模型跑 case 后人工评判准确率吗？
7.如何对答案进行轨迹级评分？
8.目前系统的准确率是多少？
9.项目后续继续优化的话，有哪些优化思路？
10.现在系统最核心的问题是并发问题吗？
11.准确率还有提升空间吗？
12.模型输出不符合预期时，prompt 会有问题吗？会调 prompt 吗？
13.有考虑过做 SFT 和强化学习吗？
14.目前 RAG 具体的实现是怎么样的？
15.如果用 Redis 的缓存，会在哪个阶段去做？
16.Redis 为什么在高并发情况下表现得比较好？
17.什么场景下会用多线程？
18.RAG 作为知识库检索，和把知识库放到 ES 上让模型调用 MCP 接口有什么区别？
19.若自己实现包含 ES 检索和向量检索的搜索接口，和 RAG 有什么区别？
20.Redis 和 MySQL 在使用场景上有哪些区别？
21.B + 树是怎么样的结构？
22.B + 树和红黑树的区别是什么？MySQL 用红黑树效率会更好吗？
23.1000 万条数据用 B + 树存储，树的高度大概是多少？
24.场景题，给定一个实时输入流（随时可能停，无法全量存储），如何等概率选取 5 条记录？
手撕：两个有序数组，O（logN）求合并后第k大的数