字节既梦AI用户产品面经

继续多发面经多多攒人品---------------------------------------------------------1.个人的基本介绍（2min）------------------------------------------项目介绍（25min）---------------------------------------------------2.项目的介绍以及拷打。3.技术和业务上面的难点能分别讲讲么？4.RAG知识库如何搭建的，如何进行隔离呢，用的是什么样的元数据过滤，具体是靠什么字段来区分的呢？5.讲一下embedding 的原理，以及你的项目用的是什么模型，和其他的模型比较有什么用的不同么？6.整体流程，就是问当前端调用，用户输入流经的全过程，哪些工具要调用，然后交互是什么样的，记忆是如何进行一个更新的呢，然后会输出返回什么给用户。7.PE的提示词工程的设计是怎么样的，你说的分层次设计和最佳范式以及高质量样本是什么呢？8.项目用了MCP么？如果Mcp工具如果要运用在你的项目当中该怎么做？9.有多少工具，这里的调用会不会有其他的问题，比如上下文的占用以及这些工具的设计目的是为了什么业务场景？----------------------------------------------------基本八股（8min）---------------------------------------------------10.如何进行AI coding 的使用呢？个人或者团队开发时是怎么办的？11. TRAE、克劳德、谷歌，gpt，都用过那可以说一下他们各自的使用体验，多模态和分析角度的不同。12.Mysql的数据引擎有哪些，InnoDB，MyISAM，Memory从事务，锁的粒度来讲，以及innoDB为什么更好呢？13.索引的实现，有哪些数据结构？有哪些索引，能说多少说多少--------------------------------------------------算法题（16min）---------------------------------------------------DFS的岛屿数量问题，思路，写一下，以及如果要求最大面积该怎么做呢？写完再写一个（调了好一会，因为好像没有debug的功能么）-------------------------------------反问--（10分钟）--------------------------面试官也比较能说会道，给我讲解了业务的方向，以及遇到了什么样的难点，用户意图识别，以及openclaw相关的未来应用的方向的讨论。---------------------后续：2小时后约三面。

1. 自我介绍2. 项目拷打3. 你实习做了什么 有什么提升 详细说说4.Transformer 为什么适合做大模型底座？Transformer 适合做大模型底座，核心原因是 并行能力强、长距离依赖建模能力强、扩展性好。RNN 按时间步串行处理，训练效率低，而且长距离依赖容易衰减；Transformer 使用 Self-Attention 直接建模任意位置之间的关系，训练时可以并行处理整段序列，所以更适合大规模预训练。现在大部分大模型都以 Transformer 为核心结构。5. Self-Attention 的公式是什么？输入 (X) 先映射成 Query、Key、Value：注意力计算公式...

面试官人真的超级好，温柔有耐心，一直在引导我回答问题，哈特软软了奈何我太笨了，这个点评给我问穿了😞1.lua脚本怎么使用？2.缓存扣减成功订单一定会成功吗？3.消息发送失败怎么办？4.缓存和真实的库存是一样的吗？有没有冗余5.Radis如果出现问题，数据丢失怎么处理？6.订单一致性这个spring task定时任务怎么实现？(定时任务是怎么管理的？它的时间间隔是多少？用这个定时任务是不是合适如果数据过多会出现什么问题？)7.使用定时任务有什么弊端？数据存在哪里？8.有什么其他的方法代替这个定时任务实现吗？9.用定时任务取出一个订单之后如果超时了后续的处理逻辑10.取消订单之后缓存中要更新哪些数据？11.更新数据库成功缓存更新失败怎么办12.取消订单状态之后如果商品信息没恢复用户无法再次下单怎么办？13.为什么使用延迟删除？14.说一下TCP的三次握手和4次挥手15.说一下mySQL数据库常用的引擎16.说一下mysql的数据结构，为什么使用b+树？17.怎么创建联合索引？18.B+树的高度怎么计算？手撕：反转链表ll （带有开始结束位置的）

多发面经多多攒人品---------------------------------------------------------1.个人的基本问题，有实习经历么（无）（3min）------------------------------------------项目时间（30min）---------------------------------------------------2.开始拷打项目，询问langgraph的知识了，问我的项目的架构是什么样的？3.agent的编排是怎么做的，运用到了什么样的模式呢，如何调度的？4.你说的混合记忆架构，短期记忆，长期记忆记忆槽位是如何做的呢？里面用的什么数据结构，存的具体是什么数据。5.那数据库存储和rag是咋做的？6.项目有什么问题么，遇到过比较难的问题？6.1.讲到token消耗，和mcp类似的上下文协议占用token的问题，以及如何减少这样的消耗呢？答：从最近的skills里面获得灵感，使用按需加载和渐进式披露。或者维护摘要或加入缓存工程。6.2.子agent在动态分配的过程当中如何做呢，通过什么技术来实现一种调度和分配，如何提高子agent的执行任务和工具调用的准确率。7.图数据库引入解决了什么样的问题？给我讲讲。----------------------------------------------------基本八股（15min）---------------------------------------------------8.  HashMap 底层实现，数据结构，扩容机制，哈希冲突解决的常用方法有哪些？9.HashMap 与 ConcurrentHashMap 区别，渐进式扩容，线程安全底层如何实现的？10.ReentrantLock底层的公平非公平如何实现？AQS是什么，抽象队列同步器，CLH的自愈合，包含什么数据结构等，waitset，双向链表，独占模式和共享模式有什么区别？11.MySQL 事务特性ACID，分别靠什么保证呢？12.最左前缀原则。13.Redis ZSET 实现。然后redis的持久化，AOF和RDB各自有什么优点和缺点，以及AOF重写机制讲一下。14.Kafka如何保证高可用性？生产者，broker，消费者各自怎么做的？--------------------------------------------------算法题（8min）---------------------------------------------------K个一组反转链表。面试官说给我10分钟来写。键盘开始冒烟-------------------------------------反问--（8分钟）--------------------------后续：20分钟后约二面。