Agent 应用开发工程师一面面经
完整信息
本篇目录
9.5 #秋招面试记录#
## 一、开场自我介绍
## 二、个人项目
2. 展开介绍该项目的背景与整体架构。
3. 讲一讲缓存雪崩、缓存击穿、缓存穿透三者的区别以及对应的应对方案。
4. 短链接生成的时候如果发生哈希冲突该如何处理,有没有其他处理方式。
5. 布隆过滤器,判断存在和不存在时分别是什么业务逻辑。
6. 布隆过滤器底层的数据结构是什么。
7. 意图识别是怎么做的,使用的什么模型,介绍意图识别树结构。
8. 从大模型切到小模型主要是为了响应时长吗,实际效果对比大模型怎么样。
9. RAG 是多路检索吗,单路检索能不能做、能不能解决业务问题。
10. 两路检索得到的召回结果如何做结果融合。
11. RAG 项目里面 rerank 选用的是什么模型。
12. 选择模型一般有哪些考量,如何判断模型是否合适。
13. RAG 的准确率、召回率有没有做过评测。
15. 会话记忆管理使用了滑动窗口 + 压缩,压缩过程会不会丢失记忆,该如何解决该问题。
16. 有没有做过 Agent 评测相关工作。
## 三、实习相关
19. 输入 ES 的一个 query,描述从输入到返回结果中间完整过程。
## 五、算法
24. 实现三数之和,可以使用任意语言,写出主体函数,讲清思路。
本篇目录
- 01
开场自我介绍
- 02
展开介绍该项目的背景与整体架构。
- 03
讲一讲缓存雪崩、缓存击穿、缓存穿透三者的区别以及对应的应对方案。
- 04
短链接生成的时候如果发生哈希冲突该如何处理,有没有其他处理方式。
- 05
布隆过滤器,判断存在和不存在时分别是什么业务逻辑。
- 06
布隆过滤器底层的数据结构是什么。
- 07
意图识别是怎么做的,使用的什么模型,介绍意图识别树结构。
- 08
从大模型切到小模型主要是为了响应时长吗,实际效果对比大模型怎么样。
- 09
RAG 是多路检索吗,单路检索能不能做、能不能解决业务问题。
- 10
两路检索得到的召回结果如何做结果融合。
- 11
RAG 项目里面 rerank 选用的是什么模型。
- 12
选择模型一般有哪些考量,如何判断模型是否合适。
- 13
RAG 的准确率、召回率有没有做过评测。
- 14
会话记忆管理使用了滑动窗口 + 压缩,压缩过程会不会丢失记忆,该如何解决该问题。
- 15
有没有做过 Agent 评测相关工作。
- 16
输入 ES 的一个 query,描述从输入到返回结果中间完整过程。
- 17
实现三数之和,可以使用任意语言,写出主体函数,讲清思路。