钉子的生活日记
文章目录

牛客 Agent 开发面经整理：某中厂日常实习（RAG / 切片 / 一致性 / 多租户 / SSE / K8s）（三十三）

收录日期：2026-05-07
关键词：AI Agent、RAG、向量检索、切片、召回重排、数据一致性、多租户、SSE、Kubernetes

1. 做重构时如何使用 AI？

参考答案

  • 用 AI 做“局部、可验证”的任务：重命名、提取函数、补测试、生成迁移清单、写回归用例。
  • 把约束写清楚：不改行为、不改公共接口、保留日志/埋点、覆盖关键分支。
  • 每次改动都配合：lint/test/静态分析 + 小步提交，避免大段不可回溯的重写。

2. RAG 项目里 MySQL 和 ES 的数据一致性怎么做？

参考答案

  • 主数据源（Source of Truth）通常选 MySQL；ES 用于检索加速与倒排查询。
  • 同步模式：
    • 双写（应用同时写 MySQL + ES）：实现简单但失败处理复杂，需要重试/补偿；
    • CDC（binlog）订阅：更可靠，异步最终一致（常见做法）。
  • 关键机制：幂等（docId/version）、重试与死信队列、定期全量对账与重建索引。

3. embedding 模型如何选型？

参考答案

  • 维度：语言覆盖（中文/多语）、领域匹配（通用 vs 垂直）、向量维度与延迟成本、许可与可部署性。
  • 评估：用业务查询-文档对构建评测集，比较 Recall@K、MRR/NDCG、以及重排后最终命中率。
  • 工程：支持批量编码、缓存、向量归一化策略一致；必要时做微调或使用领域词表增强。

4. 手动干预切片（chunking）怎么实现？

参考答案

  • UI/后台提供切片规则与预览：按标题层级、段落、表格、代码块等语义边界切分，而不是纯 token 固定窗口。
  • 持久化切片结果（chunk metadata）：父文档 id、chunk id、位置、标题路径、更新时间与权限标签。
  • 支持回放与重建：规则变更后可批量重切 + 版本化（避免在线索引混乱）。

5. 讲解召回与重排（retrieval + rerank）策略

参考答案

  • 召回：BM25（关键词）+ 向量检索（语义）+ 结构化过滤（租户/权限/时间）。
  • 融合：并集召回后做去重；可用加权分数融合（RRF 等）。
  • 重排：用 cross-encoder / rerank 模型对候选做精排；同时加入业务特征（热度、时效、权威来源）。
  • 目标：提升 top1/top3 命中率，同时控制成本与延迟。

6. 多租户隔离怎么实现？

参考答案

  • 数据层：每租户独立索引/库表 或 共享索引但强制租户字段过滤（必须服务端强制，不信任客户端）。
  • 权限：文档与 chunk 加权限标签（tenantId、role、ACL），检索阶段先 filter 再召回（或在向量库侧支持过滤）。
  • 运行时：配置隔离（模型、工具权限、prompt 模版）、资源隔离（限流/配额），防止“噪声租户”拖垮系统。

7. SSE 流式输出：用户关闭浏览器后断开，如何保证中断后还能继续？

参考答案

  • 生成侧把输出拆成 token/片段并落地（缓存或持久化），为每次对话生成 message_id 与 offset。
  • 客户端重连携带 Last-Event-ID 或自定义 offset，请求继续从某个位置开始推送。
  • 需要幂等：相同 offset 不重复写入；服务端要有过期策略与清理。

8. 是否了解 K8s？Agent 服务落到 K8s 的关注点？

参考答案

  • 部署：Deployment + HPA；健康检查（liveness/readiness）；滚动更新与回滚。
  • 观测：日志、指标（Prometheus）、链路追踪（OpenTelemetry）。
  • 资源：CPU/内存 requests/limits；GPU 调度（如需要）；避免 OOM 影响稳定性。
  • 配置与密钥：ConfigMap/Secret；外部依赖（向量库/缓存）连接池与熔断限流。