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MultiAgent 相關
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會有兩關面試,第一關部門主管,第二關團隊主管。目前進行到第一關。 面試官只有一位 FAE。 自我介紹完後就開始提
問跟作品集有關的內容,涵蓋當時的技術細節、採取該做法的原因,以及一些理論基礎的部分。建議把作品集裡面的所有專案都熟悉過,面試官問蠻細的。觀念題答對時面試官會不吝鼓勵,人非常好。
面試問答
MultiAgent 相關
1. Agent 間的溝通傳遞了哪些資料? - 我忘記我當時回答啥了 2. Agent 溝通的時候有沒有遇到什麼問題? - 會遺失一些重要的上下文資料 3. Multi Agent 的架構跟 Singular Agent 的架構的好處分別是? - Multi Agent 架構可以確保在執行複雜任務時每個 Agent 的 Memory 不會互相污染。 4. 你是使用什麼框架? Langchain? - 如實回答,手刻。
RAG 相關
1. 請簡單講一下什麼是 RAG - 就把 RAG 定義講清楚。我講得很卡 XD 但大概有涵蓋到 RAG 策略(混合策略、Embedding 檢索)以及好處(減少幻覺、結合新資料與模型通用知識回答、免去重新訓練模型的成本) 2. 有修過 DSA,懂時間複雜度? - 如實回答修過資料結構但修到 70% 時停修 XD,後來有自修。演算法沒有修過。懂時間複雜度。 3. 你在實作 RAG 時使用的演算法是? -(Confused,想了一下)我只想到餘弦相似度,但這好像不是演算法? - 這可以是一種演算法。回答得沒錯。 4. 使用餘弦相似度來做 Vector Query 的時間複雜度是? - (我思考了一下,面試官有提示)O(dk),d 是 vector dimension,k 是 chunk 的數量。 5. 因為時間複雜度是 O(dk),當資料庫中的 chunk 太多的時候會導致效能變差,請問有什麼方法可以解決這個問題? - 沒有學過,但想說應該可以用 Metadata indexing 的方法(講很爛,但面試官說大概懂我想表達的) 6. RAG 的前處理策略? - 清洗雜訊、拆分、設定 Overlap 參數等等
Django 相關
1. 接觸 Django 的經歷? - 如實回答只有上過線上課以及一些小練習。 2. Django MVT 是什麼? - M: Data Model,直接使用 OOP 定義 data table 減少撰寫 SQL 的麻煩 - V: View - T: Template,Django 內建的一些 View(回答錯誤⋯⋯)
Task Queue 相關
1. 簡介何謂 Task Queue - 就是一個 Producer, Broker, 以及 Consumer 的架構,之前的案子是用 FastAPI 作為 Producer,Redis 作為 Broker,然後 Celery on Render 作為 Consumer。 - 優點就是 scalable,並且避免當 API Server 掛掉時任務遺失的狀況 - 一開始我的 Side Project 只有用 Fast API ,是後來看到貴公司 JD 寫之後可能會用 Task Queue 來實作所以才改架構。 2. 部署到雲端時有用 Docker 嗎? - 沒有,直接放上去。
期望薪資
嚇到,不知道可以談薪水。我直接跟他說「竟然可以談薪水嗎 XDD」,然後就隨便講個 200。 面試官有提到若有進二面,會有正式談薪水的環節。
面試建議
1. 熟悉作品集各個步驟(ex: 為什麼選擇 A 策略而不是 B 策略) 2. 熟悉作品集使用到的技術 3. 對 JD 提到的技術要有個基本的了解 4. 可能會談薪水,可以準備好要怎麼談。
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