阿里巴巴 · 钉钉线下零售 AI 解决方案

大模型应用开发工程师（RAG 方向）一面面经

发布时间：2026-08-31面试阶段：一面发布地：浙江作者：谛凌查看原帖 ↗

完整信息

归档编号：: MJ-NC-2026-0292

原帖标题：: 钉钉一面

所属公司：: 阿里巴巴

业务方向：: 钉钉线下零售 AI 解决方案

面试阶段：: 一面

发布时间：: 2026-08-31
发布地：: 浙江

31 条问法 · 29 道题

本篇目录

钉钉一面流程：自我介绍 → 学习方向与背景 → 实习深挖（提示词自动调优 + RAG + 多 Agent + 评测） → 代码测试 → 反问。面试官问题

一、学习方向与背景

您先做个自我介绍。提到这个新的技术专业方向，您最近在学的一个技术是哪方面？你理解 MCP 相比于之前没有 MCP 的时代，解决了什么问题？在学校期间哪一门课程是你最感兴趣的？

二、实习深挖（提示词自动调优）

你在实习公司做的发布平台，算是大 Agent 是吧？（追问）你觉得这里面最大的挑战点是什么？可以先说一下这个自动调优的核心思想吗？评价的模型用的是什么？这个自动调优，这个项目是你自己写的吗，还是基于什么框架去完成的？那你这个自动调优脚本，是直接调的那个大模型的接口吗，还是说也是基于框架？调优脚本是什么语言写的？这个调优是全部都是你自己开发的吗？

三、RAG

介绍一下什么是 RAG？知识库内容的分块是怎么做的？你刚才提到一个全文检索效率低，为什么是效率低呢？刚才提到那个幻觉，幻觉你怎么解决的？有一些其他办法可以缓解这种模型幻觉吗？你们用的向量库是哪个？Embedding 的模型是？那你们向量库为什么会选择这个呢？有考虑其他的吗？这个 RAG 的质量是有评估吗？ RAG 那边你是直接调别人的服务是吗？

四、QA 提取与评测

从值班聊天记录中提取 QA，聊天记录里面的 QA 是怎么识别的？有些聊天记录里面，你们怎么去过滤无效的聊天记录呢？你这个 17% 的提升，这个是怎么测出来的？你们这个统计大概包含历史有多少条值班记录？刚才提到你们是别人来咨询的时候去问模型，那模型不是不会直接回答吗？中间要经过你们一道人工的…… 如果是系统上直接有用户去问大模型的话，这种有什么评测的方式吗？

五、多 Agent 架构

你把单 Agent 改造成多 Agent，这两个的区别主要在哪个方面，为什么单个 Agent 不太行而多个就可以？

六、代码测试

我们来做个简单的代码测试，邮箱里应该能收到一个链接，可以先说一下大概思路。（追问）给你的实现复杂度是？（追问）可以写一下。（追问）那么这个结尾减一，如果这个结尾加一这个值不存在呢？反问可以麻烦简单介绍一下您所在部门或者小组具体负责的业务吗？（面试官回答）钉钉 AI 营销服部门，业务场景是钉钉作为一个 2B 应用，做线下零售门店的 AI 解决方案（如卖家具、卖车等零售门店）。基于门店音视频数据做 GenAI 分析，提供给企业经营者和上层管理者，用于优化企业管理。例如智能工牌硬件，销售与客户沟通的录音可被分析（是否按规定动作介绍、客户需求、客户满意度等），把数据现线化以支撑后续业务。您所在小组相当于是专门负责 AI 这一块业务的吗？（面试官回答）以前做音效副主要是 CRM，今天这块业务完全是基于 AI 在重构业务逻辑。用到的具体技术栈大概是什么？是用 Java 还是 Python？（面试官回答）模型调用层有 Java、Python、Go；框架上有内部类似 Dify 的 Deep 平台（钉钉 AI 部门内部用来做 Agent 相关开发的基础平台），也有项目在用类似 Spring AI 的方案。面试反馈大概多久会有反馈？（面试官回答）一般一周左右。整体面试流程顺利的话大概有几轮？（面试官回答）不太确定，看具体情况。阿里校招内推码：2T4VR26T