京东暑期实习一面（攒人品）

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1. 自我介绍2. 如何在工程上实现兜底机制？具体到代码层面怎么做？答案：兜底机制不能只写一句“失败后重试”，要按失败类型分层。模型层可能超时、限流、返回格式错误；检索层可能无结果、召回低相关；工具层可能参数错误、权限失败、下游服务不可用；生成层可能答案无引用或不符合 schema。不同错误要有不同兜底，不能统一重跑。工程上我一般会做三层兜底：第一层是重试，比如超时、临时网络错误可以指数退避重试；第二层是降级，比如大模型失败就切小模型，rerank 失败就用召回分数排序；第三层是安全返回，比如证据不足就拒答，工具失败就返回部分结果和失败原因。对于有副作用的工具，不能盲目重试，必须加幂等 key...

1. 自我介绍。2. 实习的系统大概是一个什么样的系统？3. 实习中主要负责了哪些内容？4. 你觉得这个系统的技术难点在哪里？5. 这个系统里需求开发和迭代的整体流程是怎样的？6. 拿到需求之后，你们是怎么做技术方案评估和评审的？7. 开发完成之后，code review 是怎么做的？8. 测试是怎么配合的？你自己会不会写单测？一般测到什么程度？9. 你参与的这套系统整体架构是怎样的？10. 从入口层、业务层到存储层分别是什么形态？涉及哪些中间件和组件？11. 服务是怎么部署的？是容器化部署还是其他方式？12. 这个 AI agent 项目主要是解决什么问题？为什么要做这样一套东西？13. 这个项目想解决的痛点是什么？为什么普通大模型方案不够？14. 这个项目是真实被使用的系统，还是偏学习性质的项目？15. 系统设计题：如果有一个告警系统，里面有 10 万条告警规则，要定时扫描并判断是否触发告警，这个任务怎么设计？16. 规则很多、扫描频率固定时，怎么优化读取和扫描性能？17. 多实例下怎么协同完成规则扫描任务？18. 怎么决定某一条规则该由哪个实例来扫描，且保证不重复、不遗漏？19. 如果实例数会扩缩容，这种规则分配方案要怎么设计？20. 一致性哈希在这种分布式任务分配场景里怎么落地？21. 这个规则扫描任务能不能借助 MQ 来做？如果可以，整体方案怎么设计？22. 如果用 MQ，谁来生产待扫描任务？定时任务、数据库、MQ 三者怎么配合？23. HashMap 底层是怎么实现的？24. JDK 1.7 和 1.8 的 HashMap 有什么区别？25. 数组、链表、红黑树在 HashMap 里是怎么配合工作的？26. HashMap 为什么读写平均复杂度能比较低？27. Hash 冲突是怎么解决的？HashMap 主要采用了什么方式？28. 概率题：有一枚正反面概率不均匀的硬币，怎么公平地决定两个人谁去做一件事？29. 如果只能抛两次硬币，能不能设计一个公平方案？30. 从浏览器输入一个 URL 到页面最终展示，中间经历了哪些过程？31. Redis 为什么快？32. 如果 Redis 内存满了会怎么办？33. 算法题：无重复字符的最长子串。34. 你之前项目里提到过 MCP，你怎么理解 MCP？35. MCP 和 skill 这类能力分别解决什么问题？36. MCP 这种协议的优点和缺点分别是什么？37. MCP 在工具很多的时候，会不会也带来上下文膨胀或者性能问题？38. skill 是什么？为什么会有 skill 这种设计？39. skill 越来越多时，会遇到什么问题？怎么理解上下文过长、成本升高这些问题？40. 你平时是怎么学习 AI 相关内容的？41. 反问

自我介绍RAG 的流程RAG 的优势怎么识别大模型的幻觉？减少大模型幻觉的措施有哪些？用了 RAG 以后，大模型就一定不出幻觉了吗？怎么排查？怎么确保 RAG 检索到的文档块一定是想要的？MCP 的概念怎么写好提示词？未来的升学规划？反问