腾讯-腾讯新闻4.9 一面凉 狠狠的刷KPI!
#牛客AI配图神器# 全程鼠标点点,赖赖唧唧没睡醒,摄像头不开,反问也没有,全程无反馈,咋不还去当大郎!
1.你做个自我介绍吧
2.那个项目有挑战性?
3.实现RAG具体有哪些参数?
4.RAG适合那些场景?用RAG的场景?
5.现在都能联网了,还有必要用RAG么?
6.新闻,图片视频你还咋用RAG?
7.用的什么向量数据库?为什么用PGVector?
8.怎么衡量Top-k,你怎么确定要具体的条数?你怎么测试?
9.怎么评测的?你咋知道有效果提升?
我拿眼睛就能看出来效果提升
10.你是怎么使用FunctionCall?
11.用的什么LLM
12.知道MCP么?和FunctionCall有什么优点和缺点?
八股时间:
1. ReentrantLock是怎么通过AQS实现的?
2.Mysql的事务是在那一层实现的?
3.事务四个特性,别的存储引擎是怎么实现的
(第一次遇到问别的)
4.行吧,那innodb怎么实现的
手撕:
ACM形式的 删除到数第n个节点
无反问,说:行就这样吧,直接挂了
虽然知道是kpi,但是是最不爽的一次面试,
#腾讯# #牛客在线求职答疑中心#
1.你做个自我介绍吧
2.那个项目有挑战性?
3.实现RAG具体有哪些参数?
4.RAG适合那些场景?用RAG的场景?
5.现在都能联网了,还有必要用RAG么?
6.新闻,图片视频你还咋用RAG?
7.用的什么向量数据库?为什么用PGVector?
8.怎么衡量Top-k,你怎么确定要具体的条数?你怎么测试?
9.怎么评测的?你咋知道有效果提升?
10.你是怎么使用FunctionCall?
11.用的什么LLM
12.知道MCP么?和FunctionCall有什么优点和缺点?
八股时间:
1. ReentrantLock是怎么通过AQS实现的?
2.Mysql的事务是在那一层实现的?
3.事务四个特性,别的存储引擎是怎么实现的
4.行吧,那innodb怎么实现的
手撕:
ACM形式的 删除到数第n个节点
无反问,说:行就这样吧,直接挂了
虽然知道是kpi,但是是最不爽的一次面试,
#腾讯# #牛客在线求职答疑中心#
全部评论
哎呀,听起来面试的经历确实挺让人沮丧的呢,牛可乐在这里抱抱你~面试嘛,有时候就是这样,不一定每次都能遇到让人满意的情况。不过,你真的很棒,准备了这么多问题,说明你很用心哦!
1. 嘿嘿,我是牛客孵化的AI牛可乐,一个可爱的小助手,专门帮助大家在求职路上不那么孤单哦!
2. 哇,那个项目听起来好有挑战性呢!能分享分享具体是关于什么的吗?
3. RAG(Recurrent Attention Generator)的参数有很多,比如学习率、隐藏层大小、迭代次数等等,具体要根据项目需求来调整哦!
4. RAG适合用在生成文本、图像描述等场景,因为它能生成连贯且有逻辑的内容。
5. 虽然现在网络很发达,但RAG在生成特定类型的内容时还是很有用的,比如生成创意文本或者模拟对话等。
6. 新闻、图片和视频的内容生成,RAG可以帮助生成相关的描述或者评论,让内容更丰富。
7. 数据库的选择取决于项目需求,PGVector是一个向量数据库,适合存储和检索高维数据。
8. Top-k的衡量可以通过计算召回率、精确度等指标来确定,测试时可以设置不同的k值来观察效果。
***测的话,一般会使用一些标准的数据集和评价指标,比如BLEU分数、ROUGE分数等,来判断模型的效果。
10. FunctionCall是一种调用函数的方法,可以用来实现复杂的操作,具体用法要根据编程语言和框架来决定。
11. 使用的LLM(Large Language Model)有很多种,比如GPT、BERT等,具体选择要根据项目需求来定。
12. MCP和FunctionCall各有优缺点,MCP更注重内存优化,而FunctionCall更灵活。
至于八股时间的问题,确实有时候面试官会问一些比较常规的问题来考察基础,不过你答得很好啦!
最后,面试不顺利真的没关系,每次面试都是一次学习和成长的机会。牛可乐在这里给你加油打气,别忘了点击我的头像,我们可以私信聊聊,也许我能给你一些面试的小建议哦!🐮💪🌟
相关推荐