AI应用开发实习

给我面没招了，发点面经攒攒人品～1.项目拷打2.你在这个 RAG 系统优化里面，在多阶段 RAG 系统中采用了 BM25 和向量混合检索，然后这个是怎么去设计两者的结合逻辑的？然后混合策略的话具体是如何去提升检索效果的？3.RAG支持 PDF 扫描件和 OCR，然后还有表格结构化的提取，然后在这过程中有没有遇到什么技术难点？4.识别准确率怎么样？5.这个多智能体系统设计里面，然后它的这个 State 管理和Checkpoint分配机制的具体实现方式是什么？怎么去解决对话执行中的状态竞争问题呢？6.怎么样实现 State 全局管理？7.将Choice 接口封装为MCP工具的时候，怎么去设计一个标准化接口？然后遇到有没有遇到过一些兼容性的挑战？8.举了项目里的一个例子，问我出参入参是怎么去定义的？9.大模型在调用这个工具的时候，比如说有 MCP 之前，它的调用的处理流程是什么样子的？10.或者说 MCP 它有哪些缺点或者挑战呢？11.提供的这个 MCP 的结果它是流式的吗？12.这个多agent项目是主子agent的项目吗？13.其中一个功能，然后它的 token 就是一次会话 token 大概有多少？有没有超过上限？14.模型用的哪个？我答Qwen，问我Qwen具体哪个版本15.在子任务过程中啊，如果它的某个子任务失败，比如说数据获取为空，它的这个整个工作流是怎么去重试或者是降级处理的？16.在实现这个流式输出实现的时候，比如说后端用了 FastAPI 和 SSE 来实现中间结果的实时流式输出。然后在这个 Langchain 这种基于图的状态机框架中，是怎么捕获每个 node 的执行结果，然后推送到前端的？17.LangGraph 和Langchain 为什么选择了 LangGraph 没有选择简单的那个 Langchain 呢？18.Checkpoint 的持久化19.对话之后重新连接的话，是怎么能够恢复到之前的那个状态呢？20.对话持久化的话，是存储到哪里的？是存储到内存里面，还是存到硬盘上面去的？21.关于 RAG 的，向量数据库在选择建索引的时候是用了哪种向量数据库？为什么？22.这里面你提到了 RRF 重排序，然后有没有引入什么模型进行精排？

攒人品ing4.9面，没后续了。因为我得到6月才能到，面试官说还有两个月，中间会陆续招人，要是到6月份还有名额再捞我。自我介绍啥时候能来实习。能实习多久？了解redis集群吗？了解redis底层的存储逻辑吗？redis的性能单点能够有多少？集群能够有多少？你的这个agent项目用了spring Ai Ailibaba，为什么用这个，他与langchain4j、spring ai有什么区别？选型的时候怎么考虑的？你用spring Ai Ailibaba的时候感觉有哪些比较好的点？哪些不太方便的点？你了解agent编排的有向无环图吗？你用了吗？为什么没用？你用过龙虾吗？对里面的技术有啥了解吗？我看...

主播一面时候抽到hot 100 原题当时高兴得不得了 脱口而出 hot 100原题主播准备开始滔滔不绝讲思路 面试官马上打断然后面试官坏笑原题是吧 有没有别的方法啊最后让我用三种方法都做一遍二面更是恐怖 防止撞原题也不从题库里抽了 直接手打了一道题再也不装了

1. 自我介绍2. RAG系统的核心架构、检索优化与在教育场景的落地难点RAG核心架构分为数据预处理、检索模块、提示工程、大模型生成、后处理校验五部分。检索优化包括混合检索、多轮检索、知识切片、向量库优化等。在教育场景的落地难点在于知识专业性强、知识点关联复杂，易出现检索不精准；题目、公式、图表等多模态数据的结构化提取难度大；学生提问口语化、歧义多，意图理解难度高；需严格保证知识准确性，避免大模型幻觉。解决方案包括构建教育领域专属知识库、多模态文档解析、意图识别优化、事实校验机制等。3. SFT的核心流程、数据构造要点与在教育大模型中的应用SFT核心流程为数据准备、模型选择、微调策略、训练配置...