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面试面经 · 百度

【百度】【大模型开发】【暑期实习HR面】面经（八股+大模型项目+手撕）

发布于 2026-08-16

百度面经大模型开发实习

百度大模型开发 暑期实习 HR面面经

背景： 海外一年制硕士，投递大模型应用开发岗，简历上主要是一个RAG项目和一个Agent工具调用项目。

题目摘要

  1. 编程语言基础（Go）：goroutine 和 channel 的底层原理；GMP 调度模型简述；如何避免 goroutine 泄漏。
  2. MySQL/Redis 八股：MySQL 联合索引最左前缀原则的底层原因；Redis 持久化机制（RDB/AOF）的优缺点及混合持久化；缓存穿透、击穿、雪崩的区别与解决方案。
  3. 大模型项目深挖（RAG）：基于你的项目，详细说明检索召回策略如何设计？重排（Rerank）的必要性和代价？如何处理检索结果相关性差的问题？
  4. 大模型项目深挖（Agent）：Function Calling 的调用链路是怎样的？如何管理多轮对话中的上下文长度？当模型输出不符合 JSON Schema 时怎么办？
  5. 手撕算法题：题目：给定一个整数数组 nums 和一个目标值 k，返回数组中和为 k 的连续子数组的个数。关键思路：前缀和 + 哈希表优化。遍历数组时计算前缀和 preSum，每次将 preSum - k 出现的次数累加到答案中，然后更新当前 preSum 的出现次数。时间复杂度 O(n)，空间复杂度 O(n)。
  6. 场景设计题：如果多个用户同时上传大量文档并触发 RAG 索引构建，如何设计一个异步任务队列来处理？如何保证任务不丢失？

项目深挖

追问1： “你的 RAG 项目里，向量检索的召回率大概是多少？如果用户问题很模糊，首轮检索效果差，你怎么优化？”

参考回答方向： 先给出具体数据（如召回率 70%-80%），然后说明优化策略。重点答出多路召回和查询改写。例如：除了向量检索，同时走 BM25 关键词召回，用 RRF（Reciprocal Rank Fusion）融合排序。针对模糊问题，在进入检索前加一个 LLM 查询改写模块，将口语化表达拆解为多个子查询或补充同义词。最后提一句重排模型（如 BGE-Reranker）过滤 Top 20 重排到 Top 5，能显著提升准确率。

追问2： “你的 Agent 项目里，Function Calling 的调用链路过长导致 token 消耗很大，怎么控制成本？”

参考回答方向： 核心是减少无效轮次和压缩上下文。方案分三层：第一层，在 Prompt 层做约束，用 Few-shot 示例引导模型一次性输出多个函数调用（并行调用）；第二层，在系统层面，当模型返回结果不符合要求时，不直接重新调用 LLM，而是写一个规则校验器（如 JSON Schema 校验器），把错误信息喂回给模型做一次小规模修正，而不是从头生成；第三层，上下文管理上，将历史对话中已成功执行的函数结果进行摘要压缩，只保留关键状态变量，丢弃原始长文本。

追问3： “如果模型在 Function Calling 时，返回了一个你系统里不存在的函数名，或者参数类型完全错误，你会怎么处理？”

参考回答方向： 这属于模型幻觉问题。我会设置一个兜底策略：第一层，在代码里维护一个函数白名单，对模型输出做正则匹配和参数类型校验，不通过直接拦截。第二层，如果校验失败，将错误信息（包括期望的函数签名和实际输出）拼接进 Prompt，要求模型重新生成，但最多重试 2 次。第三层，如果仍失败，则返回一个默认的兜底回复（如“抱歉，我暂时无法处理该请求”），避免系统报错。同时，这些失败案例会记录到日志中，用于后续微调或 Few-shot 补充。

准备建议

  1. 算法题不要只刷 Hot 100。百度面试手撕题偏重前缀和、双指针、滑动窗口、动态规划基础题。建议把 LeetCode 上“前缀和”标签下的中等题刷熟，尤其是“和为 K 的子数组”、“连续数组”、“矩阵区域和”这几道变体。写代码时注意边界条件和空数组的处理。
  2. 项目深挖准备要按“数据流”来梳理。不要只背项目结论，要画清楚一条链路：用户输入 → Query 改写 → 路由 → 检索 → 重排 → 拼接上下文 → LLM 生成 → 输出校验。面试官会顺着这条链路逐节点问，每个节点要准备至少一个“失败场景”和对应的“降级方案”。
  3. 八股要结合项目场景去答。比如 MySQL 索引，不要只背最左前缀原则，要能说“在我项目里，为什么对 user_id 和 created_at 建联合索引，以及为什么查询条件里如果跳过 user_id 索引会失效”。Redis 持久化同理，要能说出哪个场景下选 RDB，哪个场景下选 AOF，而不是单纯背区别。

结果反馈

一面通过，约 4 天后收到邮件通知进入二面（技术面）。整体面试节奏偏快，HR 面穿插技术问题，重点考察项目落地能力和工程基础是否扎实。

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