最近我们在做一个新产品，让AI大模型扮演面试官。
说实在，提出这个想法，最初尝试的时候，我是不抱什么希望的。虽然chatGPT的能力相当惊艳，但是要让它完成一个技术面试的完整过程，而不是之前那些简单的写写日报，出出文案之类的工作，想一下都觉得还是非常难的。
但是，实际的结果大大超出我的预期，这是我们内部测试的部分效果（面试人物为虚构）：
- 自我介绍和问项目经历：
- 关于团队协作并追问：
- 讨论技术话题
- 问一个JS的基础问题（符合校招难度）
- 聊CSS
- 讨论算法
- 深入探讨
- 继续深入
- 非技术问题和智力题
经过我们的调试，内部测试的结果来看，这个模型完全可以胜任一面面试官的角色，问的问题比较合适，能够比较好地评估候选人的能力。
如何做到
我想很多同学也了解过一些AI应用相关的知识，或者自己简单配置过一些AI应用的Bot。一般来说，要让AI完成一个专项领域的应用，就是给AI设置对应的prompt。所以有些人把做这件事情的人戏称为Prompt工程师。
这个说法也没错，本质上来讲，要做到这件事情，就是给模型设置合适的Prompt，让它更好地扮演某个角色。但是实际上做起来却并没有那么简单。
比如面试官这个事情，从大的方面来说，需要给模型设置合适的角色，还需要设定对应的任务和规则，然后是每一阶段对话的"环境"，以及AI需要遵循的行动准则。
前面的角色、任务、规则是静态的，而环境和行动准则是动态的，是需要随着角色扮演的进行变化的。这么说简单，但实际只是基本的思路，并不是三言两语之后随便配置一下就可以完成的，背后需要大量的工作，也需要技术框架的支持。
所以，哪怕设置Prompt，实际上也是一个技术和工程上具有相当复杂度的问题，我认为Prompt工程师，可能应该是叫做"自然语言工程师"要更合适。除了使用自然语言描述逻辑之外，要做的事情一点也不比使用编程语言更简单，有时候甚至更加复杂。
具体的细节，在这篇文章中没法详细说，后续我有时间，可能会把这些AI开发的相关内容写成专栏或者小册，有兴趣的同学可以期待一下。
最后，因为我们的产品还处于内测阶段，未正式开放，所以在这里就暂且先不公开产品的网址了，有兴趣的同学可以在文章下方留言，一旦我们的产品ready，我会第一时间给大家邀请码，让大家免费体验。
另外，为了验证需求，我们现在提供一些 1v1 真人模拟面试的机会。 面试官都是前字节跳动的高阶工程师（包括我），针对大厂面试要求给大家提供模拟面试和指导，有兴趣的同学可以留言或私信我详聊，也可以加我们负责人的微信号 daige__winer 进行预约。参与 1v1 模拟面试的同学，也能获得我们产品的优先体验的机会。名额有限，先到先得