数字马力

AI 研发实习生面经

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27 条问法 · 25 道题

本篇目录

全程都围绕我的一个小的ai项目和关于对ai了解方面展开(48min)
1 自我介绍
2 我看你是大数据的,你用什么语言呢
对于python和java你认为哪个更好用,原因是什么,除了这个原因还有吗
3 java是一门面向对象的语言,面向对象具体指什么
4 java深拷贝,浅拷贝
5 为什么现在大部分ai项目都用的python呢
6 介绍一下你的这个ai项目,
有几个agent,怎么做的,
具体的流程是什么,
提示词怎么写的,
对于写提示词你有哪些技巧呢,详细说一下你的提示词具体都是什么,让我说的非常细
小样本是指什么
你的知识库是什么格式,我回答md,小插曲:md是什么格式?
你的向量知识库用的哪一种
项目中的智能体对知识库操作的原理
场景题:如果给你一本你自己写的书,怎么把这个告诉大模型,我回答可以通过网络识别搜索方式,反问如果网络上没有,主要考察rag
你知道rag是什么吗
rag的原理
你的项目后续有什么可拓展的讲讲思路
你怎么将他们实现呢
十几分钟讲我的思路
我看到项目中用到了mongodb和redis,你用他们存储的什么
怎么实现ai的多行对话的持久性呢
对于不同用户怎么区分它们的历史对话记录
7开始聊常用ai了
你知道agent和大模型的区别吗
你平时主要是用什么aicoding工具
你觉得哪个更好用,具体多个原因是什么
agent处理需求的原理是什么
怎么让他会更多东西
讲讲skill
听过mcp吗讲一讲
用过chatgpt的codex吗
8你平时在什么平台学习语言
9对于你以后的语言以及各个方面的学习规划是什么
10 反问环节:问了三个问题
介绍我的项目用的时间较长,说得比较细节 #数字马力# #我的求职进度条#

本篇目录
  1. 01
  2. 02
  3. 03
  4. 04
  5. 05
  6. 06
  7. 07
  8. 08
  9. 09
    提示词怎么写的, 对于写提示词你有哪些技巧呢,详细说一下你的提示词具体都是什么,让我说的非常细
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    如果给你一本你自己写的书,怎么把这个告诉大模型,我回答可以通过网络识别搜索方式,反问如果网络上没有,主要考察rag
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