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知识图谱算法实习生面试题库

面向知识图谱算法实习生相关面试,围绕知识图谱、实体对齐、同义词归一、Agent设计、信息抽取等主题展开练习,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。

8 道题目建议用时 24 分钟专项面试练习

全部题目 8 道题

01

你了解哪些 Agent 框架?请结合你的使用经验说明选型考虑。

考察候选人对主流 Agent 框架的熟悉程度,以及能否结合场景说明选型依据,而非仅罗列名称。
02

Agent 连续三次调用都报错,你会如何排查和处理?

考察候选人的排障思路、容错设计意识以及对 Agent 调用链路的理解。
03

你的 Agent 调用了哪些工具?工具参数报错时如何处理?

考察候选人对工具调用链路的实际经验,以及参数错误的处理机制设计能力。
04

请介绍 SFT 和 DPO 的区别与各自适用场景。

考察候选人对大模型训练范式的理解,能否说清监督微调与偏好优化的目标差异。
05

请解释 LoRA 的原理,并说明它为什么能降低训练成本。

考察候选人对参数高效微调方法的原理理解,而非仅知道名词。
06

请讲讲爬楼梯问题的解题思路。

考察基础算法能力,能否识别递推关系并给出正确实现与复杂度分析。
07

如果让你设计一个从数据中抽取实体和关系的 Agent,你会怎么设计?

考察候选人将 Agent 架构与信息抽取任务结合的系统设计能力。
08

实体抽取时同一疾病的中文名、英文名和别名被抽成不同实体,如何解决?

考察候选人对实体消歧与对齐问题的理解,以及工程化解决思路。
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