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游戏AI研发(Agent)面试题库

面向游戏AI研发(Agent)相关面试,围绕RAG、系统设计、数据质量、版本管理、知识库等主题展开练习,结合题目考察点、回答思路、参考答案和常见误区,梳理知识要点并练习清晰表达。

5 道题目建议用时 15 分钟专项面试练习

全部题目 5 道题

01

介绍一个你负责过的复杂项目,重点讲清楚技术难点

考察候选人能否清晰界定自己在复杂项目中的真实职责,并深入剖析技术难点的本质、取舍与验证方式,而非泛泛描述项目流程。
02

幻觉防护不能只靠提示词,你会怎么设计一套完整方案

考察候选人是否理解幻觉防护是覆盖数据、检索、生成、执行与评测的系统工程,而非单点提示词技巧,并能否给出可落地的分层方案与线上指标。
03

如果让模型具备长期记忆,你会如何设计记忆的存储、召回和遗忘机制

考察候选人能否区分不同记忆类型,设计写入判断、召回打分与遗忘降权机制,并处理隐私、权限和记忆无限增长问题。
04

如果需要让模型理解并操作视频内容,你会如何设计视频切片和多模态索引

考察候选人能否设计合理的视频切片策略与多模态索引结构,并支持多路召回、分数融合和上下文扩展。
05

RAG 的数据从哪里来?如何保证数据质量和版本一致性

考察候选人对RAG数据源、入库流程、版本管理和质量指标的理解,尤其是历史版本与当前版本不能混用的工程意识。
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