【图森未来】【大模型开发】【暑期实习三面】面经（八股+大模型项目+手撕）

海外一年制硕士，投递图森未来大模型开发暑期实习，三面技术面，时长约 70 分钟，面试官是团队里做 Agent 方向的工程师，全程共享屏幕写代码 + 追问项目。

题目摘要

• Go 语言基础：slice 与 array 的区别、slice 扩容机制、append 在什么情况下会引发底层数组共享导致的数据覆盖；map 是否并发安全，如何实现一个并发安全的 map。
• MySQL / Redis 八股：MySQL 聚簇索引与二级索引的回表过程，explain 里 type 字段从差到好的排序；Redis 缓存穿透、击穿、雪崩的区别与各自解法，布隆过滤器为什么会有误判。
• RAG 项目深挖：文档切分策略怎么定的、召回效果怎么评估、有没有做过 rerank、向量库选型理由。
• Agent / Function Calling：工具调用失败或参数解析错误时怎么兜底，多轮对话里上下文怎么裁剪，超长上下文下的推理成本怎么压。
• 手撕算法：LRU 缓存。题意：设计一个数据结构，支持 get(key) 和 put(key, value)，两者都要求 O(1) 时间复杂度，容量满时淘汰最久未使用的 key。关键思路：哈希表 + 双向链表，哈希表存 key 到链表节点的映射，链表头部放最近使用、尾部放最久未使用，get 命中后把节点移到头部，put 时若 key 存在则更新并移到头部，不存在则插入头部并在超容量时删尾节点。面试官要求手写双向链表节点结构，不能用语言自带的 ordered map。

项目深挖

简历上写了一段基于 RAG 的知识库问答和一段 Agent 工具调用的小项目，面试官几乎没问八股式的"介绍一下项目"，而是直接切进细节。

追问一：文档切分你是怎么做的，为什么这么切？

参考回答方向：不要只说"按 512 token 切"。要讲清楚切分粒度和检索粒度的矛盾——切太碎语义不完整，召回时单块信息量不够；切太大向量表征会被稀释，相似度区分度下降。可以说明自己用的是按标题层级递归切分 + 相邻块 overlap，overlap 的作用是防止答案正好被切断在边界上。如果被追问"怎么验证这个策略有效"，答用一组标注好的问答对做召回率对比，而不是拍脑袋。

追问二：召回结果里混进不相关文档，你怎么处理？

参考回答方向：先分两层——召回阶段和排序阶段。召回阶段可以调 top-k、加相似度阈值过滤；排序阶段引入 rerank 模型（如 cross-encoder）对候选重新打分，因为向量检索是双塔的近似匹配，精度天然不如交叉编码。还可以提 query 改写，把用户口语化的问题改写成更适合检索的形式。面试官大概率会追问 rerank 的延迟代价，要能说出这是精度和延迟的 trade-off，线上可以只对 top-20 做 rerank。

追问三：Agent 调用工具时模型返回了非法 JSON 或调用了不存在的工具，你怎么兜底？

参考回答方向：分三层。第一层是 schema 约束，用 Function Calling 的结构化输出能力或者 JSON mode，从源头降低格式错误率；第二层是解析失败后的重试，把报错信息拼回 prompt 让模型自我修正，但要限制重试次数防止死循环；第三层是兜底话术，重试仍失败就返回"暂时无法完成该操作"并记录日志，而不是把异常抛给用户。可以补一句：工具名和参数要做白名单校验，不能直接信任模型输出。

追问里还穿插了上下文管理：多轮对话变长后怎么控制 token。回答方向是滑动窗口 + 摘要压缩结合，近期对话保留原文，早期对话用模型压缩成摘要，同时把系统提示和工具定义这类固定开销单独计量。

准备建议

1. 把简历上每个项目都准备一个"数字版"和"踩坑版"。数字版是召回率、延迟、token 消耗这类可量化指标；踩坑版是你上线后发现的问题和改法。面试官对"我做了 RAG"没兴趣，对"我第一版召回率只有 60%，换了切分策略后到 80%"才有兴趣。

1. 八股不要背结论，要能画图讲过程。MySQL 回表、Redis 缓存三兄弟这类题，面试官会顺着你的回答往下钻，比如你说布隆过滤器有误判，他马上问为什么有误判、误判率怎么算。准备时对着白纸把索引 B+ 树结构、缓存失效流程画一遍，比背文字管用。

1. 手撕题按"先讲思路再写代码"的节奏练。LRU 这种题思路清晰但链表指针容易写错，面试时先说哈希表 + 双向链表的分工，再动手，写完自己走一遍 put 已存在 key 的边界情况。平时刷题时强迫自己口述思路，别默写。

整体感受：三面更看重项目真实度和工程判断，八股是筛子，项目是主菜。一面通过，约 5 天后收到二面通知，二面后一周进入三面，三面结束当天收到口头 offer。

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