1. 自我介绍2. 我对你的人脸表情识别的项目比较感兴趣，可以展开讲一下吗？（这个bb到一半打断我了，害怕，问了我下一个问题；中途还问了一下模型是在阿里云用的什么规模的服务器，有用到显卡吗，我说用到了GPU）3. 你对Agent有什么了解吗？（把cursor的Agent流程bb了一遍，中途问我了解RAG吗，我说不知道，就让我继续了）4. 反问问了业务和mentor制度（他们做的是玻尔网站，给我介绍了一下，核心优势是有一个真实的1.7亿文献库可以通过RAG技术进行调用，我说很不错哈哈哈哈，然后还表达了一下我超想要你们这个实习）ps：最后说了感谢你的时间，害怕不会是kpi面吧！不要就因为RAG没答上来就放弃我啊！附上一个RAG学习策略。

一面 40分钟  ai相关的工具和相关的知识是从哪获取的 解释ai中的token token还有哪些用处吗 上下文是什么，上下文的大小决定了什么指标 在上下文窗口大小限制的情况下，如何更合理的处理上下文 向量数据库你了解的有哪些 向量数据库和传统数据库的区别 向量数据库的匹配相似度的方法  余弦相似度 面试官补充：欧氏距离（L2）   对余弦相似度的理解，是如何计算的 mcp解决什么问题，为什么模型会引入mcp概念 mcp由几部分组成 如何使用mcp的方法 electron主进程是如何处理mcp连接的安全性的  没太明白，问了面试官后，说的是zod校验   function calling是什...

自我介绍 Q之前实习内容 为什么去实习 什么时候去学校Q介绍一下agent的项目Q介绍一下之前这个项目 上线了没有，为什么做，练手？Q有没有遇到向量切分重叠的问题 overlap设置为多少？设置为50还是算比较小了。Q回答出现错误怎么办，怎么避免agent一直出现错误，A reflection agentQ能否举个具体例子？Q读研学的什么？决策论还挺适合agent的Q agent出现幻觉如何避免？

在牛客运营同学的热情邀约下，接着写下一篇分享 深度拆解：如何系统介绍你的第一个AI实习项目？这是所有面试的开场白，也是决定“生死”的45分钟里最关键的前10分钟。很多同学讲得口干舌燥，但我听完却是一头雾水。作为面试官，我问这个问题到底想看什么？业务Sense： 你知不知道为什么要写这个Prompt/做这个Agent？是为了解决什么业务痛点？技术理解力： 你对大模型的边界清不清楚？是盲目调用API，还是懂一点RAG、微调的底层逻辑？产品闭环思维： 做了之后效果如何？你怎么衡量好坏？避坑指南：千万不要只说“我写了多少条提示词”、“我搭建了几个工作流”。这叫“劳动力输出”，不叫“产品思考”。推荐回答...