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勤劳的包子就要上岸了
2023-10-23 11:02
门头沟学院 自然语言处理
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昨天 15:40
北京理工大学 Java
小红书AI后端开发一面
具体岗位名是Product Engineer-产品工程师(AI应用方向)-质效研发,原以为是agent+java,没想到java才是添头...怀疑这个暑期拿不到一个offer了...1.在 agent项目中,最核心的产出或创新性最足的部分是什么?2.能否具体讲讲节点编排是如何实现的?与其他行业框架(如 Coze、Dify)相比有何异同?3.像 Dify 这类开源框架本身也支持定制,你的项目与它们的区别在哪里?4.项目中你认为比较好的设计有哪些?5.是否了解过 LangChain、n8n 等行业产品?简单讲讲 LangChain 的特点。6.对 AI Agent 方面了解多吗?是否使用过 RAG...
查看15道真题和解析
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04-11 22:03
杭州师范大学 Web前端
遗憾
那可真是太遗憾了,你们就继续把流程卡在简历初筛吧,继续给我发测评和笔试之后把我挂掉吧(大部分甚至连感谢信都没有😁),我填网申一点都不累,做测评和笔试一点都不辛苦
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04-12 12:42
广西大学 算法工程师
淘天 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...
AI-Agent面试实战...
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