2026下半年面经
2026下半年面经
1. 虾皮一面 26.08.13（朋友面经）50min search部门
- 自我介绍
- 介绍一下vivo的实习agent是做什么的？
- RAG架构怎么做的？为什么用BGE‑M3？效果怎么样？RRF选了多少个文档？为什么用RRF不用加权融合？
- 你们的文档大小有多大？
- 如果有一亿个文档存入你们这样的RAG架构，那最先顶不住的的是哪一个环节？
- 如果要存一亿个文档的RAG怎么检索出来最想要的那1个？查询检索时间要控制在200ms左右
- 如果要存一亿个文档的RAG怎么RRF检索出来最想要的那5000个？
- 做目录的话可能只能做到500w个，距离5000个还有很大的距离，进一步怎么做？
- RAG的效果怎么测评？召回率的计算公式是什么？如何提高召回率？你们怎么做的召回率效果的评估？
- Reranker模型怎么做的？
- 知道搜索引擎吗？ES的底层原理是什么？
- 除了RAG还做了什么？
- 什么是ReAct？ReAct怎么停止？到了最大步数了LLM还在执行怎么办？
- ReAct带来的上下文快速膨胀的问题怎么解决？
- 除了ReAct还做了哪些Agent调优工作？
- 介绍一下Go的实习项目
- 用户量有多大？什么叫削峰填谷？
- 怎么保证的高可用？什么叫不可用？
- 为什么做成这样的架构？要Go去调Python服务？
- 你们这个Go‑Redis‑Python服务，如果有一个节点挂了怎么监控？
- Python服务如何监控保证100%其挂了马上就能发现？
- 只用心跳监控和多机部署可以保证马上发现吗？
- 做支付的时候怎么保证零掉单？只有补单机制可以快速保证零掉单吗？补单定时任务的时间是多长？
- 零差错如何定义？
- 实习工作中还有哪些亮点我没有问到的吗？
- 平时用AI做过什么创造性价值的工作？
- 反问：业务和实习生的工作内容