AI agent应用开发一面面经 阿里

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1.实习拷打2.拷打第一个项目:在多模态Embedding时,你如何平衡文本语义和图像视觉特征在计算相似度时的权重?如果用户搜的是图纸里的某个特定参数,但向量召回了一堆外观相似的零件图,你觉得是什么出了问题?Ragas的Context Precision如果很低,你怎么优化?3.拷打第二个项目:你的向量记忆库是如何做去重?如果用户反复说同一件事,你会重复存储还是进行语义合并?使用MCP接入多个测评工具时,如果两个工具对同一个问题回答格式不统一,怎么处理?4.当用户提问很含糊时,你的Agent是直接检索知识库,还是先进行反问确认?5.如果Agent发现调用的工具报错,如何设计Prompt引导它用报错信息进行重试,而不是直接报错给用户?6.在长对话中,除了截断,你了解哪些更高效的上下文压缩方法?7.在一个多Agent系统里,由LLM做Router分发任务和由固定规则分发相比,各有什么优劣?8.在Milvus里,你如何实现BM25和向量检索分数对齐?9.如果限定只检索某个时间之后的数据,向量数据库里如何实现标量过滤?10.了解LoRA微调吗?在训练LoRA时,两个参数矩阵分别是如何初始化的?11.讲讲QLoRA的核心思想12.如果你微调的是逻辑推理任务,相比于对话任务,你认为秩应该大还是小?13.在推理阶段,为了消除LoRA带来的额外延迟,你会进行权重Merge吗?14.在垂域指令微调时,如果模型原本的通用能力下降,你有哪些方法解决?16.DPO在训练时,为什么不需要像PPO那样在线采样生成回答?DPO数据格式是什么样的?17.如果并发调用10个不同的Embedding接口,asyncio.gather相比多线程在资源消耗上有什么优势?18.手撕:合并K个升序链表#互联网大厂 #后端开发

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长图内容(视觉重读)

由 AI 视觉重读截图整理,替代原 tesseract OCR 乱码。

图 p02 / p03 / p01:面经文字卡片(18 题),内容与正文一致,无额外信息(注:题号跳过 15,原文即如此)

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