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大模型应用开发工程师(RAG 方向)面经

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48 条问法 · 62 道题

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面试时长:快一个小时 面试官超级无敌好,引导式回答,聊的很开心 介绍了一下团队业务-MUMU模拟器 无手撕环节 1. 画出视频剪辑智能体全链路架构图,拆分核心模块并说明职责与交互逻辑。 2. LangChain编排AI工作流,对比原生调用和自研引擎的选型原因、优缺点及瓶颈。 3. 运营端上传接口做了哪些防护?如何实现限流、防刷、文件类型校验和超大文件分片上传? 4. FFmpeg场景检测如何区分镜头切换、画面抖动和轻微变动?判定阈值怎么设置和调优? 5. 超长录播视频除了筛选关键帧,设计多层级Token优化方案,对比性能、精度和成本。 6. 提取关键帧时如何控制分辨率和帧率?高分辨率图片做了哪些压缩和特征精简? 7. 多模态画面理解选了什么模型?纯视觉分析和“视觉+文案”融合分析有何差异?如何提升剪辑点准确率? 8. 为何不全量ASR?若强制基于语音驱动剪辑,长音频分段识别如何避免时序错乱和断句错误? 9. FFmpeg音频降噪常用参数有哪些?不同编码格式混流剪辑会出现什么兼容性问题,如何解决? 10. RabbitMQ+Celery任务队列,交换机和队列类型如何设计?怎样实现任务优先级和紧急任务插队? 11. RabbitMQ消息丢失、重复消费、堆积、阻塞的成因和线上解决方案。 12. 有限状态机管理任务生命周期,列出全部状态和流转条件,针对卡死、挂起、未知异常如何设计自愈机制? 13. 指数退避重试的参数配置和上限如何设定?频繁重试导致服务压力陡增怎么处理? 14. 三级容错策略的触发条件和处理逻辑,举例素材损坏、格式异常、模型调用超时的完整流程。 15. 成片合格率从80%提升至98%,如何统计合格率?怎样搭建监控体系实时发现剪辑失败或异常? 16. 系统从百级扩容到千级并发,服务、存储、队列、模型调用各存在哪些瓶颈,如何扩容? 17. 成片如何存储?海量视频下怎样做文件去重、冷热分离和访问加速? 18. 课程剪辑系统若新增多人实时预览和在线微调剪辑点,原有架构如何改造? 19. 模型调用是性能瓶颈,做了哪些缓存策略?缓存键如何设计,缓存失效怎么处理? 20. 多地区部署剪辑服务,如何做异地任务调度和数据同步,保证剪辑效果一致性? 21. 旧版埋点除了多层Props传参耦合,还有哪些性能、可维护性、数据准确性问题? 22. Context模式重构埋点在Vue中有何局限?页面频繁刷新、组件动态销毁时会出现什么问题,如何规避? 23. 埋点上报用同步还是异步?分析两种方式对页面性能和数据完整性的影响。 24. 36个核心埋点的灰度上线方案,如何分批放量、对比新旧数据差异并定位不一致? 25. 前端埋点如何做数据脱敏?敏感信息怎么拦截替换? 26. 高交互页面频繁触发埋点,做了哪些节流和合并上报的优化? 27. JWT双令牌的Access Token和Refresh Token前端存在哪里?为什么不统一放localStorage? 28. 令牌自动刷新的触发时机,如何处理刷新期间并发请求和双令牌同时过期的极端场景? 29. 针对令牌劫持、重放攻击、用户注销,如何保证失效令牌无法使用? 30. SSE流式对话的底层原理,如何设计心跳保活和断线后精准续接上下文? 31. 前端接收超大文本流时,如何规避长时间拼接导致的内存溢出? 32. 多用户对话用Redis缓存会话上下文,数据结构、过期策略、淘汰策略如何设计,如何实现会话隔离? 33. 接入DeepSeek API的超时控制和异常捕获,针对限流和宕机如何设计降级方案? 34. Web Audio API和Canvas实现音频可视化,波形绘制核心逻辑和高帧率渲染如何优化? 35. 描述企业级RAG知识库全流程架构,从文档上传、切片、向量化、检索、重排到应答,各环节难点是什么? 36. 固定大小切片和语义切片优劣对比,长文档、结构化文档、非结构化文档分别用什么切片策略? 37. 主流向量数据库选型差异,十万、百万、千万级数据量下检索性能和部署成本如何变化? 38. RAG检索内容不相关和答案幻觉问题,从哪些维度优化? 39. Node.js和Python在异步任务、并发处理、AI脚本开发场景下的选型依据。 40. Cursor、Copilot等AI编码工具的核心短板,大型团队如何规范使用,规避AI生成代码的风险? 41. 使用国内大模型官方API,若需对接多家厂商,如何设计统一调用网关屏蔽接口差异? 42. 结合AI Agent开发,如何看待低代码平台?能否搭建简易智能剪辑Agent,有哪些限制? 43. 将AI剪辑和对话模块打包为SaaS服务,从计费、租户隔离、权限、安全四个维度设计架构。 44. 线上突发音画不同步、剪辑错乱、模型超时等大规模故障,完整应急排查、止损、修复、复盘流程是怎样的? 45. 设计一套通用运营AI Agent平台,包含多Agent协作、人工介入、流程监控、迭代体系,分析长期演进风险与应对。 反问环节 1.AI在实际业务中用的多吗? 2.广州网易饭好吃吗? 3.用了AI再让你古法编程还能做到吗? 4.吐槽了一下Claude Fable5太贵了,一个问题用了我9刀
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    Context模式重构埋点在Vue中有何局限?页面频繁刷新、组件动态销毁时会出现什么问题,如何规避?
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    令牌自动刷新的触发时机,如何处理刷新期间并发请求和双令牌同时过期的极端场景?
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    多用户对话用Redis缓存会话上下文,数据结构、过期策略、淘汰策略如何设计,如何实现会话隔离?
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    固定大小切片和语义切片优劣对比,长文档、结构化文档、非结构化文档分别用什么切片策略?
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    结合AI Agent开发,如何看待低代码平台?能否搭建简易智能剪辑Agent,有哪些限制?
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    线上突发音画不同步、剪辑错乱、模型超时等大规模故障,完整应急排查、止损、修复、复盘流程是怎样的?
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    设计一套通用运营AI Agent平台,包含多Agent协作、人工介入、流程监控、迭代体系,分析长期演进风险与应对。
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