Agent开发一面面经

bg单9硕

先请你做一下自我介绍。

请讲一下你的那段实习经历。希望你先讲一下它的背景，然后要解决什么问题，以及你们具体采取的一些措施，最终的结果。

你在这里写到用了父子文档，父文档是怎么得到的？

你刚刚说用语义的方式把它切分，具体是怎么做的？

你是把每一句做一个 embedding，然后去聚类吗？是按句来进行划分的吗？

还是说按照比如 512 个 token 这样一段一段来切分？

比如现在有一个文本，有两段，总 token 数超过 512，你是怎么切分的？最后小于 512 个 token 是怎么做的？

你聚类的最小单元就是一句话吗？

比如现在有两段话，总 token 数是 600，你先按句子级别划分，再去聚类，聚类之后聚成多少个类？如果是 600 个 token，相当于是聚成两类是吧？

聚类之后，你们怎么区分 A 跟 B（考虑聚类后会打乱原有文档顺序的问题）？

你做的这些切分和聚类，其实只是为了后面加速检索，是吗？

检索时如果命中某个类里面的文档，就会把整个文档返回作为知识库，是吗？

你还对 Rerank 模型进行了蒸馏，蒸馏的数据是什么样的？

训练数据大概有多少条？什么量级？

用的是千问 3 8B 吗？

后面还有 Skill 跟 MCP 这一块，大概讲一下吧。

你这个 SKill中的 SOP 大概是什么样的？

请讲一下你的下一个项目。

你这个项目中的相关性的结果后面是要怎么用？

请讲一下 BERT 跟 GPT 架构的区别。

请大概说一下 Transformer 的架构，从一句话输入到最终生成，中间发生了哪些事情？

在你的第一个项目里，有用到一些不同的检索算法吗？请讲一下。

基于 embedding 的语义检索跟基于 BM25 这种关键词检索，它们的区别是什么？#牛客AI配图神器#

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