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AI 应用开发工程师二面面经

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26 条问法 · 25 道题

本篇目录
继续来分享下最近的面经~欢迎友好讨论,信息共享 1.实习拷打 2.有没有召回的准确率之类的过程指标 3.评测机制是怎么构建的,评测集是怎么构建的 4.人工标注的话,大概多少条呢 5.你说召回率75%,那剩下的25%是什么原因呢 6.第二段实习你做过多Agent的设计是吗?讲一下单Agent和多Agent的差异 7.调研过程中,对一些任务编排有了解过吗 8.RAG的原理如何理解 9.你的prompt提示词模板怎么管理的 10.每次更新有没有版本的概念 11.第一段实习中的自研大模型,有没有和别的通用大模型作对比 12.你们最终衡量这个项目的结果时,用什么指标衡量的 13.LocalLife是你自己做的项目吗,说一下其中的function Calling完整的工作流 14.如果用户的询问中命中了两个函数,那系统调用的逻辑是怎样的 15.定义了几个function供大模型调用,如何设计的 16.会不会出现不同function之间,描述有歧义或冲突 17.function Calling和Agent的区别 18.如果将你的LocalLife升级成一个Agent的体系结构,你觉得还要做哪些事 19.举一个用AI编程工具完成的比较复杂的一个开发任务 20.对AI代码的审查你用的是开源框架还是什么方式 21.利用AI进行的模块设计中,有用到一些设计模式之类的吗 22.单Agent和多Agent的使用场景 23.电商场景下,会涉及到商品的图文分类,那么你会如何设计这样一个自动分类的系统 24.用秒杀场景类似的思路,对Agent的很多接口调用,做一个接口限流 如果要控制成本,对不同的大模型,也需要做一个差异化限流(比如轻量模型和重量模型的切换等),你有怎么样考虑思路 25.秒杀场景的不超卖用的什么方案 26.Agent中的长期记忆和短期记忆你是如何理解的
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  1. 01
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  8. 08
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    项目追问
    LocalLife是你自己做的项目吗,说一下其中的function Calling完整的工作流
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    电商场景下,会涉及到商品的图文分类,那么你会如何设计这样一个自动分类的系统
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    如果要控制成本,对不同的大模型,也需要做一个差异化限流(比如轻量模型和重量模型的切换等),你有怎么样考虑思路
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