【潞晨科技】-【AI 平台研发工程师（Backend, MLOps）】-一面技术面经

1. 你参与的关键词命中系统主要业务目标是什么？整体是怎么设计的？
2. 关键词命中系统的使用方是谁？应用在什么业务场景中？
3. 上游服务是如何接入关键词命中系统的违禁词命中能力的？是否有SDK类的接入方式？
4. 关键词命中系统里的前缀树是服务全局的缓存，还是函数内的缓存？
5. 关键词命中系统有400多个实例，每个实例都需维护一份缓存，各实例缓存是否一致？缓存之间的分配策略是什么？
6. 关键词命中系统中的前缀树（AC自动机）是你自己想到使用的吗？
7. 关键词命中系统里的前缀树（AC自动机）与emoji表情匹配是否为一套架构？请说明二者数据流转的前后顺序关系。
8. 关键词命中系统中emoji的CRUD需求是你从0到1做的吗？你是如何实现emoji的兼容支持的？
9. 你在关键词命中系统优化中提到用Redis做增量、定时同步，做定时同步的目标是什么？是否是为了做热点访问的分散？
10. 关键词命中系统做了分库分表，400多个实例都要访问数据库，为何会出现数据库连接的并发瓶颈，而非访问分散的状态？
11. 关键词命中系统的400多个实例会在凌晨1点随机重启，这个随机重启是怎么设计的？加随机数的具体实现方式是什么？
12. 关键词命中系统的服务是怎么部署的？你通过什么方式实现的服务重启？
13. 请解释什么是agent？
14. agent和大模型的主要区别是什么？
15. 你设计的是多agent系统，为何不直接做单agent workflow？二者有什么区别？
16. RAG是做知识库的一种方式，你还了解过哪些构建记忆系统（知识库）的方式？
17. 做RAG向量化时，你选取embedding模型的标准是什么？
18. RAG使用embedding模型向量化后，若出现相似度匹配不准确的情况，你会怎么解决？
19. RAG检索时，若出现召回的文档和提问情境不匹配的情况，你会怎么解决？
20. 请简单介绍一下ReAct是什么？
21. ReAct与COT（思维链）在写prompts的时候有哪些差异？
22. 请详细介绍Redis zset的实现，包括其底层数据结构还有哪些相关实现细节？
23. 请讲解Redis zset底层跳表的插入、查找过程，包括节点之间的连接方式，以及查找时向下切换层级的判断逻辑？
24. 请说明Golang中的线程、协程、进程这三者的区别？
25. 项目开发中为什么需要使用线程池？线程池的设计来源是什么？在什么情况下线程池会出现瓶颈？
26. 线程池的参数设置在不同状态下，和不使用线程池相比会有哪些性能区别？
27. 给定字符串s和单词数组，判断单词是否为s的子序列，请设计算法并实现，同时讲解你的算法思路和具体处理逻辑。