腾讯ai应用开发日常实习二面分享 1h

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1、你们团队的multi-agents是你自己设计的？还是你只是完成了其中的一部分？
2、所以你只是做了，没有参与底层设计对吧，讲讲你在团队里日常都做什么？
3、你门团队的agent端到端成功率和工具误调用率是怎么量化的？用了什么工具？怎么去进行改进的？
4、我看你还有做医学语料的预处理工作，这块你们是怎么分工的？
5、你刚才讲了那么多步骤，所有工作都是你一个人完成的吗？或者说你主要负责哪几个环节
6、论文有很多不同的形式，你在做layout-aware parsing的时候，具体用的哪个工具去解析pdf？有没有横向对比其他工具？
7、噪声剔除的工作你平时是怎么做的？技术方案是什么？能不能详细讲一下
8、有多篇文章出现了重复片段，你是怎么去识别并归纳的？
9、业界对chunk切分和边界修正的主流策略是什么？
10、假设我现在有一个表格被切分成了两半，你怎么在众多paper中找到并纠错？
11、你们做的Graph RAG用了什么工具去进行评价？
12、你说的这个Graph里的三元组使用LLM去进行抽取的吗？怎么保证大模型不会因上下文过长而出现幻觉？
13、那你在设计三元组的时候是人工操作还是AI？有没有用到学术界提供的映射表之类的？
14、假设大模型在抽取实体的时候出现错误了，你怎么去排查？
15、我看你有在Graph RAG基础上做community summary，讲一下你这个设计思路
16、你怎么看待你做的这个图检索增强生成，和市面上常见的向量检索、混合检索有什么区别？
17、不同的RAG有做横向对比并量化成效吗？

笔试题：
用AI IDE写一个工具，语言不限，要求是能准确的从给定文本提炼出关键实体，并把对应的entity、relationship、claim用标准json形式输出。