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面向搜广推引擎架构相关面试,围绕系统设计、向量检索、HNSW、Top K、批流结合等主题展开练习,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。

7 道题目建议用时 21 分钟专项面试练习

全部题目 7 道题

01

如果 Agent 必须输出指定格式(例如 JSON),你会怎样设计以保证输出符合要求?

考察候选人对大模型结构化输出可靠性的理解,包括约束解码、校验重试和工程兜底方案。
02

了解 HNSW 算法吗?请说明它的基本原理、关键参数和适用场景。

考察候选人对近似最近邻检索核心算法的掌握程度,以及能否结合业务场景做参数权衡。
03

如果 TCP 只有两次握手,一个旧连接请求在网络中滞留很久,客户端重新发起连接并正常通信断开后,旧请求才到达服务端,可能发生什么?

考察候选人对 TCP 三次握手必要性的理解,尤其是对历史连接请求导致状态错乱的推理能力。
04

请介绍你实习项目的整体技术链路,并说明系统、子系统和最小粒度模块是如何划分的。

考察候选人能否清晰描述项目全貌,并具备从系统到模块的分层拆解能力,判断其是否真正参与架构设计。
05

项目效果的提升具体做了哪些工作?请说明你如何定义效果、如何归因以及如何验证。

考察候选人是否具备以指标为导向的优化思维,能否区分相关性、因果性与实验验证。
06

了解HNSW算法吗?请说明它的核心思想、关键参数以及适用场景。

考察候选人对近似最近邻检索核心算法的掌握程度,以及能否结合工程场景做参数权衡。
07

现在有大量用户及订单,要按用户当天的购买数量、金额等计算价值分,评分方法简单但可能变化;需要生成每天的Top K日榜并向用户展示。你会怎么设计?

考察候选人面对大规模数据、可变评分规则和Top K榜单时的系统设计能力,包括数据分层、计算模式与扩展性。
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