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eeettt
2026-03-29
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面经收集
字节 大模型应用开发 一面面经 前段时间学弟面的，记录一下，回忆版 日常实习 时间：65min 1.自我介绍 2.拷打第一个项目：MinerU解析出的Markdown如果遇到跨页的复杂长表格，如何做语义合并的？你的混合检索里，BM25是在全文上做还是在MinerU提取的特定Key-Value字段上做？Ragas评测中，如果检索精度高但答案相关性低，最可能的瓶颈在哪？ 3.拷打第二个项目：LangGraph的状态对象怎么设计的，如何避免在多轮迭代中State序列化变得过于缓慢？长期记忆的压缩触发条件是什么？是基于Token阈值还是基于语义重要性？你的安全护栏讲一下？ 4.在RAG中，递归字符切片相比固定长度切片优势在哪？ 5.如果要实现只在特定分类的文档中进行检索，在Milvus中是使用多个Collection效率高，还是使用分区效率高？ 6.什么是Agent的反思机制，对于你的心理咨询Agent，有没有让模型在回答前先检查一遍自己的语气是否专业？ 7.工业图纸识别如果大模型出现了幻觉，你在Prompt层面或后处理层面有什么方法？ 8.介绍一下Function Call原理，模型生成的JSON如何通过逻辑触发表层代码执行并返回给模型？ 9.vLLM的PagedAttention原理？ 10.在使用FastAPI开发大模型接口时，中间件和依赖注入分别适合处理什么样的业务逻辑？ 11.Python的multiprocessing和threading你会如何结合使用来提高整体吞吐量？ 12.asyncio.gather和asyncio.as_completed在并发请求多个模型接口时有什么区别？如果其中一个接口超时，如何做降级？ 13.如果用户的Prompt特别长，导致上下文窗口溢出，除了截断，你有哪些简化上下文的策略？ 14.了解目前主流的MultiAgent框架吗？如果将你的心理咨询Agent拆分，你认为状态同步的难点在哪？ 15.谈谈对A2A通信的理解。在A2A场景下，如何防止两个Agent陷入递归对话？ 16.手撕：实现LRU缓存机制，有时间复杂度要求
Python
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博客信息
作者
eeettt
发布日期
2026-03-29
其他信息 : 其他三字母的人名首字母都是其他同学发布的哦
