秋招以来的AI面经问题

以下是我面试中会遇到的一些问题，像一些专业术语，RAG，幻觉，MCP，agent 就不再讲了，大家都一样1）当你的模型效果不如预期时，你的分析流程是怎样的？2）如何向非技术背景的同事解释复杂的模型原理？3）在团队中，如果产品经理提出的AI需求不可行，你会如何沟通？被问到问题时，先思考，然后再去回答， 不要直接很快的回答

大佬们看看，有没有什么还要修改的地方，第一个项目是毕设接了qwen当客服+推荐算法+支付宝沙箱，第二个项目是黑马点评，实习基本上全ai写的接口，没什么成果产出，哭了

最近做了一个企业级 RAG 智能体项目 Ragent，基于 SpringBoot 技术栈 + 手搓 RAG，完整开源了。不是 Demo 级别的调 API 玩具，是覆盖了 RAG 全链路的工程实现，分享出来给大家参考。GitHub：https://github.com/nageoffer/ragent为什么做这个项目现在面试越来越多地问 AI 相关的东西——RAG 怎么做的？Agent 怎么实现？MCP 了解吗？但市面上大部分 RAG 教程要么是 Python 生态，要么停留在调 API 跑通 Demo 的阶段，离真正能上线的系统差距很大。所以基于自己在公司实际落地 RAG 系统的经验，做了 Ragent 这个项目，把企业里真正会遇到的问题都实现了一遍。核心能力▪ 多路检索引擎：意图定向 + 全局向量双通道并行，检索结果经去重、重排序等后处理流水线。▪ 意图识别：树形意图分类体系，置信度不足时主动引导澄清。▪ 问题重写与拆分：多轮对话自动补全上下文，复杂问题拆分为子问题分别检索。▪ 会话记忆：滑动窗口 + 自动摘要压缩，控制 Token 成本的同时保留关键上下文。▪ 模型路由与容错：多模型候选、优先级调度、首包探测、三态熔断器、自动降级。▪ MCP 工具调用：知识检索与外部系统调用在同一流程中无缝融合。▪ 文档入库 ETL：基于节点编排，从解析、分块、向量化到写入 Milvus，每步可配置、有日志。▪ 全链路追踪：每次对话的重写、意图、检索、生成各环节都有 Trace 记录。技术栈后端：Java 17、Spring Boot 3、MyBatis Plus、Milvus 2.6、Redis + Redisson、RocketMQ 5.x、Apache Tika、Sa-Token前端：React 18、TypeScript、Vite代码量：后端约 4w 行，前端约 1.8w 行，20 张业务表，22 个前端页面。和 Demo 项目的主要区别▪ 检索方式：Demo 通常是单路向量检索，Ragent 是多通道并行 + 后处理流水线。▪ 意图识别：Demo 没有，Ragent 做了树形意图 + 歧义引导。▪ 模型调用：Demo 单模型挂了就挂了，Ragent 多候选路由 + 熔断降级。▪ 会话记忆：Demo 全量塞给模型，Ragent 滑动窗口 + 摘要压缩。▪ 可观测性：Demo 没有，Ragent 全链路 Trace。项目会持续迭代，感兴趣的同学可以 clone 下来跑一跑，有问题欢迎提 Issue 交流。

总结一下近期找实习的感受吧，鼠鼠是过年前吧实习给辞职了。过完年，到现在还在找实习中。个人感觉AI对底层程序员或者实习生的冲击很大，很多公司都不要那么多人手了，例如以前计划招5个人，现在只要2 3个人就能覆盖日常的开发任务。属实是把我们的实习坑位给填满了。总结其实大家不必要听风就是雨，取代程序员是不可能的，因为永远有业务这个东西存在，也需要有个人来背黑锅等等问题。只能说是会淘汰掉不会用AI的人，所以加油吧码农们，我们都是最棒的，能找到好工作的