前端AI

📍面试公司：百度❓面试问题： 挑一个你觉得相对有技术挑战的，仔细讲一下 流式输出SSE 的请求用的是什么框架？ 怎么去做吐字动画？ 项目分工 AI coding 写一个类似于搜索框的搜索的产品。从技术设计上你觉得有什么可能需要特别注意或者考虑的点吗？结合你刚刚的这些搜索对话什么的。（应该要回答防抖节流之类的） 搜索的字符匹配高亮，这个后端要如何处理接口呢？写一个接口的 API 搜索的时候，他可能会有一个假设一个场景。我搜索第一个query的那个时间特别长，可能是 10 秒钟才回来。然后搜索第二个query，回来的时间比较短，可能 2 秒钟就回来了。那这个时候那个搜索结果页会发生什么呢？（第二...

最近在找实习，投了半个月了也没约到什么面试，我的技术栈是react+ts别人建议说再投半个月还没有就换一个项目，换成全栈加AI的，node+agent落地一个RAG项目，真的要这样吗，还是先找到一份实习再说，又要会前端又要会后端还要会agent，确定公司招的是实习生不是超人吗？又不想去小小厂打黑工感觉学不到东西，又没有中厂鸟我，

最近我给一些前端方向的实习生做内推，看了不少简历。投递里常能看出一种预设，找实习只要把前端做熟，页面和接口能啃下来，似乎就踩对了主线。初筛读多了会有另一种感受，当业务和岗位已经大量贴上大模型、RAG 或 Agent 时，纯前端技术栈写得再工整，也很难在一叠写法雷同的简历里单独把人托起来。我想写的不是简历技巧，评审更常问的是，你有没有把智能接进一条可维护、可观测、也能和人协作的链路，还是只在项目名里多写几个关键词。许多项目经历段落，技术名词很全，叙事却薄。写得多的几种模式是：周期很短，却同时堆上 RAG、流式输出、鉴权与复杂治理，读者很难估计真实投入与掌握深度段落像功能清单，缺少场景、难点、个人...

本人简历上 1 个 RAG 项目 + 1 个 Agent demo；这次面的是AI岗一面前我以为：背完八股 + 把项目讲清楚，应该能稳过。0-5 min：自我介绍 + 项目背景- 顺利。讲清楚了我的 RAG 是给法律咨询场景做的，痛点是大模型不懂行业术语。5-20 min：项目深挖（开始崩）- Q1：你的法律文档总共多少？切了多少个 chunk？- 我：约 500 份 PDF，5 万个 chunk- Q2：500 份 PDF 加起来才 5 万 chunk？平均每份 100 个 chunk，你切片粒度是多少？- 我：512 token- Q3：法律文档里"第三条第二款"和"第三条之二"是不同含义，你的切片会不会把它切散？- 我：（沉默 5 秒）……应该会- Q4：那你怎么解决？- 我：我可以加一个 metadata……（开始编）❌ 第一次崩：切片粒度没考虑业务语义。20-35 min：评测体系（继续崩）- Q：你怎么知道你的 RAG 有效？- 我：我用 Recall@5……- Q：评测集多少条？怎么构造的？- 我：100 条，我手工标注的- Q：100 条够吗？分布怎么样？- 我：分布……我没分- Q：那你的 Recall@5 是 0.81，你怎么知道这个数字是好是坏？baseline 是什么？- 我：（沉默 10 秒）❌ 第二次崩：没有 baseline，没分布分析，纯靠"看起来还行"。35-55 min：Agent 部分（彻底崩）- Q：你的 Agent demo 用了几个工具？- 我：3 个，搜索、计算器、文档查询- Q：当用户问一个问题，你的 Agent 怎么决定调哪个工具？- 我：用 ReAct，让模型自己决定- Q：模型决策错了怎么办？- 我：我加了个 reflection……- Q：reflection 失败 3 次后怎么处理？- 我：（沉默 15 秒）……我没想过❌ 第三次崩：异常路径完全没设计。55-65 min：业务理解 + 反问- Q：你觉得字节做 AI 应用最大的瓶颈是什么？- 我：算力？数据？- Q：你看过哪些字节最近发的 AI 产品？- 我：豆包、扣子……- Q：扣子是 Agent 平台还是工作流平台？- 我：（再次沉默）❌ 第四次崩：对面试公司业务一无所知。