岗位名称:AlAgent开发
面试时长:1h左右
自评分:7/10
是否下一轮:已通过
.
RAG架构与检索流程
1、为什么引入父子索引?
2、为什么在检索阶段引入BM25?
(追问)BM25和向量检索是怎样组合的?比例是如何设置的?
(追问)整体检索流程是怎样的?从 query到最终上下文的完整流程是什么?
(追问)检索阶段有没有做rerank?使用的是什么方式?
Rerank与检索结果处理
1、rerank后一般返回几个块?
(追问)为什么选择这个数量?有没有做过验证?
2、rerank 后的 topK截断是怎么做的?
(追问)为什么是这个值?有没有尝试过其他策略?
(追问)如果上下文长度不够或过长,你是怎么处理的?
上下文工程与记忆机制
1、讲一下上下文工程是怎么设计的。
(追问)上下文拼接的结构是怎样的?
(追问)如何避免上下文过长导致模型性能下降?
2、记忆机制是怎么做的?
(追问)短期记忆和长期记忆是如何区分和存储的?
(追问)记忆更新策略是什么?
Agent设计与工具调用
1、Function Calling是怎么设计的?
2、Agent 的任务规划是怎么做的?
(追问)规划是由模型完成还是通过规则实现?
(追问)多工具调用时如何决定调用顺序?
(追问)如果工具调用失败如何处理?
安全与防护机制
1、Prompt 注入攻击如何防御?
(追问)有没有做输入过滤或规则校验?
2、工具调用的安全控制是怎么实现的?
(追问)如何限制模型调用敏感接口?
(追问)是否有权限控制或白名单机制?
限流与系统设计
1、讲一下分布式令牌桶限流。
2、漏桶算法是什么?
3、滑动窗口算法是怎么实现的?
(追问)如果使用滑动窗口,结构体中会包含哪些字段?
4、滑动窗口和令牌桶相比有什么区别?
(追问)如果用Redis实现限流,会使用什么数据结构?
基础算法与数据结构
1、布隆过滤器讲一下。
(追问)会出现什么问题?
(追问)如何控制误判率?
数据库与索引
1、数据库索引失效的情况有哪些?
2、like查询会不会导致索引失效?
(追问)哪些写法会导致索引无法命中?
RAG评测与数据集
1、RAG系统如何评测?
2、有哪些评测维度?
(追问)常见的指标有哪些?
3、评测数据集一般包括哪些内容?
(追问)如何构建高质量评测数据?
RAG优化与效果提升
1、如果要提升相关度,你会怎么做?
2、如果要优化回答效果,有哪些思路?
(追问)是优化检索阶段还是生成阶段?
(追问)如何验证优化是否有效?
系统设计题
1、如果设计一个数据处理场景,比如有一干条数据需要求和,你会如何设计处理流程?
(追问)如果数据规模扩大到百万级怎么处理?
(追问)如何保证计算效率和稳定性?
RAG性能优化
1、RAG的性能如何提升?
(追问)是从检索、模型还是系统架构优化?
(追问)有没有做缓存或并行优化?
上下文优化
1、当前的上下文是如何处理的?
(追问)有哪些优化思路?
(追问)如何减少无关上下文对模型的干扰?
学AI大模型的正确顺序,千万不要搞错了
🤔2026年AI风口已来!各行各业的AI渗透肉眼可见,超多公司要么转型做AI相关产品,要么高薪挖AI技术人才,机遇直接摆在眼前!
有往AI方向发展,或者本身有后端编程基础的朋友,直接冲AI大模型应用开发转岗超合适!
就算暂时不打算转岗,了解大模型、RAG、Prompt、Agent这些热门概念,能上手做简单项目,也绝对是求职加分王🔋
📝给大家整理了超全最新的AI大模型应用开发学习清单和资料,手把手帮你快速入门!👇👇
学习路线:
✅大模型基础认知—大模型核心原理、发展历程、主流模型(GPT、文心一言等)特点解析
✅核心技术模块—RAG检索增强生成、Prompt工程实战、Agent智能体开发逻辑
✅开发基础能力—Python进阶、API接口调用、大模型开发框架(LangChain等)实操
✅应用场景开发—智能问答系统、企业知识库、AIGC内容生成工具、行业定制化大模型应用
✅项目落地流程—需求拆解、技术选型、模型调优、测试上线、运维迭代
✅面试求职冲刺—岗位JD解析、简历AI项目包装、高频面试题汇总、模拟面经
以上6大模块,看似清晰好上手,实则每个部分都有扎实的核心内容需要吃透!
我把大模型的学习全流程已经整理📚好了!抓住AI时代风口,轻松解锁职业新可能,希望大家都能把握机遇,实现薪资/职业跃迁~