向量检索 面试题
共 13 篇真实面经 · 涵盖 某互联网公司 / 字节跳动 / 靖安科技 / 滴滴 / 京东 等 11 家公司
RAG 取不到数据怎么排查?三个回答层次见水平
AI 岗面试真题「RAG 取不到数据,你怎么排查?」的三层答法对比:只说要换 embedding、调 topK 与阈值的背题式回答;按数据是否入库、chunk 切分、query 匹配、rerank 四层定位的项目级回答;以及只有真在生产环境踩过坑才说得出的细节——表格被当纯文本切掉行列结构、口语化提问需要先改写再检索。
字节跳动 AI Agent 开发二面面经
字节跳动 AI Agent 开发二面,从项目深挖切入,覆盖长期记忆的存储与读取、上下文压缩取舍、多 Agent 协作防死锁、单 Agent 与 Workflow 选型,以及父子切块、混合检索与重排、向量库更新失效;八股部分考 HTTP 与 RPC 选型、HTTPS 与根证书、进程线程与协程、GC 策略、缓存三大问题,另有日志统计手撕与效果评测。
靖安科技全栈开发三面
靖安科技全栈开发三面面经,全程围绕简历深挖:空域协同指挥平台的十万级无人机渲染、向量检索系统的切片优化与召回重排、运维 Agent 的工具调用与长期记忆机制,以及「故障诊断从 15 分钟缩短到 1 分钟」这类指标的测量方式。
字节Agent秋招二面 全程深挖RAG系统与一道随机算法
字节 Agent 方向秋招二面几乎全程压在简历上的 RAG 系统:Markdown 分块与父子块聚合、尾块处理、图片入库的推理开销、问题改写与子问题拆分、混合检索与重排,最后是一道 random5 构造 random7 的算法题。
滴滴日常后端一面:慢查询与 RAG 检索链路
滴滴效能平台日常后端一面,9 月 1 日面试。先深挖实习项目与 Token 成本管控,再考 MySQL 慢查询排查、执行计划关键字、回表优化、乐观锁版本号设计,以及 RAG 多路检索、意图改写、BM25 与 Milvus 选型。
京东 算法工程师 笔试+一面 商品问答 RAG 深挖
京东算法工程师笔试加一面记录。笔试 90 分钟考订单金额按城市汇总与 AICoding,一面 40 分钟围绕商品问答 RAG 深挖,追问召回不准的解法、知识增量更新的索引与缓存策略、召回率提升手段和向量库选型,最后转岗到更匹配的推荐团队。
虾皮搜索后端一面面经
虾皮搜索后端一面面经,深挖消息系统与多Agent项目,涉及推拉模式、Netty、时间轮、MQ路由、失败续跑、向量检索和算法题。
思特威智能体开发一面:RAG 流程与 Profile 分析
思特威 9.17 线下面试智能体开发岗一面记录:开场深挖实习经历,技术问题集中在 RAG 的整体流程与用户 Profile 分析怎么做,全程没有手撕代码,适合准备 AI 应用 / Agent 方向的同学参考。
淘天供应链AI应用研发一面:Skill编排、提效证明与消息幂等
淘天供应链AI应用研发一面面经,9.21面试、一面未通过、无手撕。全场围绕AI提效的真实经验追问:拿一个bad case讲清skill做了什么判断、调了什么脚本、怎么优化;多个skill之间模型如何路由、提示词怎么写;怎么证明skill真的提升了效率、回归测评集怎么建;脚本串行改并行怎么判断;代码库很大时怎么让AI看得更准;知识库更新是否要人review;用户给出明确报错时向量检索反而查不到的原因与改进;以及消息重复、布隆过滤器与并发消费的幂等设计。
小红书 PE 一面面经:检索链路与并发基础
小红书 PE 岗一面,50 分钟,前半段围绕实习项目里的混合检索与召回链路,后半段回到 Java 基础,问 HashMap、无保护共享变量、CAS 与 volatile、垃圾回收,以及接口响应变慢的排查思路,手撕 LRU。
字节跳动后端开发实习生一面面经
字节跳动后端开发实习生一面,深挖RAG知识库构建、向量与混合检索精度提升,以及Redis单线程模型、JVM垃圾回收判定与SSE/WebSocket对比等基础知识,最后手撕最长上升子序列。
快手后端开发实习生一面面经
快手后端开发实习生一面,围绕Agent项目的长期记忆架构、向量检索与关键字检索原理、ReAct实现,以及Redis、JVM内存、MySQL慢SQL排查等基础展开。
美团AI全栈开发一面面经
美团AI全栈开发岗位一面面试题分享。面试深入考察了RAG检索架构、混合检索参数调优、Agent幻觉抑制及工程化落地经验。同时涵盖了HTTP协议演进、V8引擎垃圾回收、MySQL索引原理及Java面向对象设计等计算机基础知识。