腾讯ai后台开发一面凉经分享 50m

1. 做一下自我介绍2. 讲一下你做的这个平台，重点说难点 解决了什么问题这个项目的核心不是“把文档喂给模型”，而是先把不同来源的材料转成可稳定检索、可引用、可更新的知识单元。整体架构一般包括文档接入、格式解析、结构抽取、分块与向量化、倒排索引、重排服务、回答生成和引用回填。我负责的部分主要是 chunk pipeline、索引写入和查询编排。难点主要在复杂文档结构，比如目录、页眉页脚、跨页表格、附件引用和条款层级，如果直接按长度切块，召回会很乱，模型也很容易把不同证据拼错。 def build_index(doc): blocks = parse_document(doc) chunks =...

4月10日，26届依旧0offer

嘿，兄弟们好，我是飞哥。说实话，当初我刚开始琢磨 AI 转型的时候，也一度以为自己得去跟那群写 Python 的“小年轻”抢饭碗了。毕竟在大家的刻板印象里，AI 圈子是 Python 的主场，咱们写 Java 的似乎只能在后台接个 API 传传话。但这段时间深挖下来，我发现咱们 Java 佬的底蕴真不是盖的。Java 的 AI 生态不光不弱，反而因为其极其恐怖的工程化能力，正在成为大模型进入企业级应用的主战场。今天飞哥就带大家盘点一下，咱们 Java 程序员手里现在的“AI 军火库”。为什么 Java 正在 AI 领域“回魂”？很多人不理解，觉得 Python 简单好用，为什么还要折腾 Jav...

ReAct 是 Reason + Act 的结合，即让 AI 在行动前先思考。它通过“思考-行动-观察”的循环，解决逻辑链条断裂的问题。任务拆解：遵循 MECE 原则，将大目标切分为：数据读取 → 异常清洗 → 统计分析 → 可视化 → 结论产出。数分 Agent 设计：角色：资深数据科学家。工具：Python Interpreter、SQL 插件、搜索工具。流程：接收需求 → 编写并运行代码 → 校验结果 → 自动生成图表报表。Agent 面试题分享：如何解决 Agent 在复杂任务中的“幻觉”与死循环？比较 AutoGPT 与 BabyAGI 在任务规划上的差异。如果工具调用返回报错，你如何设计 Self-Correction（自纠错）机制？