蚂蚁Ai应用算法一面

1. 简单做一下个人自我介绍。
2. 详细聊聊你的过往实习经历与核心工作内容。
3. MinerU输出内容为Markdown格式，相较于普通纯文本，其层级化结构会为检索环节带来哪些优势？你的整体业务链路里，VLM模型的介入时机是检索阶段还是仅用于最终答案生成？Ragas评测指标中，Faithfulness分数偏低一般反映模型存在哪类问题？
4. 结合LangGraph框架，说明Node与Edge分别对应业务流程里的什么角色？智能体长短期记忆在落地实现层面存在哪些差异？短期记忆一般会存储在什么位置？Agent依靠什么逻辑完成工具的识别与择优调用，依赖工具名称还是功能描述？
5. 分别说明向量检索与关键词检索的核心优势及短板劣势。
6. 相较于直接向大模型发起提问，RAG方案为什么可以有效降低内容事实偏差问题？
7. 当原始源文档发生内容变更时，如何保障向量数据库的索引数据能够实时同步更新？
8. 简述Query Rewrite的核心定义，该优化手段可以针对性解决用户query的哪些痛点问题？
9. 模型Temperature参数调高与调低，分别会对生成内容的风格、随机性带来哪些不同影响？
10. 解释CoT思维链的底层原理，分析该方式为何能提升模型复杂任务的处理能力？
11. 请说明Agent任务执行流程中，Thought、Action、Observation三者的循环协作逻辑。
12. 当对话轮次过长、内容超出模型上下文最大窗口限制时，有哪些主流解决方案？
13. 大模型进行工具调用的过程中，模型输出内容为直接答案还是携带调用参数的JSON格式字符串？
14. 在Agent应用场景下，系统提示词与用户提示词对模型的约束力度、约束范围有何不同？
15. 介绍HNSW索引的核心概念，分析其检索效率优于暴力全量搜索的核心原因。
16. 交流探讨OpenClaw相关技术内容。
17. 实际开发Agent落地项目时，如何依据任务场景判断选用7B小模型还是70B大模型？
18. 若Agent持续重复发起错误的工具调用请求，应该从哪些环节排查并优化修复？
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