27日常实习字节Agent后端开发二面

被横向挂了,希望发出来对大家有帮助!
1.实习拷打
2. 项目介绍
3. 有多个消息投递到消息队列,处理的结果怎么与发送的请求对应呢?
4. 为什么不直接通过数据库通信而需要用消息队列呢?
5. 项目有没有前端流式输出展示?
6. 身份认证是怎么做的?
7. 你觉得langchain和langgraph框架提供了什么功能?优势在哪?
8. 讲讲大模型的React
9. 讲讲工具调用和多智能体协作
10. 对于上下文工程,你觉得有哪些主流的技术?
11. 讲讲RAG和持久化记忆的区别
12. 什么是思维链(CoT)?
13. 为什么Agent还需要Instructions, Rules, MCP, Skills?
14. Rules和Skills有什么区别?为什么不把Skills的指导写进Rules?
15. SSE和普通的HTTP的区别是什么?
16. SSE和文件传输协议FTP有什么区别?他们不都是流式传输吗?
17. 为什么Redis可以做限流?怎么做限流?
18. Redis为什么速度快?
全部评论
可以的,问的可以
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发布于 05-03 23:34 北京
感觉问的真的多啊
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发布于 05-02 23:43 北京
覆盖范围非常广泛啊
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发布于 04-27 17:04 山东

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不愿透露姓名的神秘牛友
04-30 17:45
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。
面试官拷打AI项目都会问...
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不愿透露姓名的神秘牛友
04-30 18:05
空屿编号:你把墨镜摘下来是不是这样😭
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