【道通科技AI算法岗一面】

1. 请先做个简单自我介绍。
2. xx助手项目是否已经上线并得到广泛应用？
3. 项目更多是面向医生还是C端用户？属于ToB还是ToC？
4. 具体业务场景是辅助医生诊断，还是面向C端做疾病咨询？
5. RAG的embedding模型如何选型？知识库向量维度怎么定？
6. rerank模型有做微调吗？
7. 为什么没有选用千问一整套embedding和rerank？
8. 生成模型选型是千问3 8B吗？
9. 上游数据源都是什么格式？
10. 非结构化文档切块遇到哪些问题？切块策略有哪些？
11. 分块策略是固定分块、段落分块还是语义分块？
12. RAG检索是单路向量检索吗？
13. Graph RAG的ontology怎么定义？包含哪些实体和关系？
14. Graph RAG是你做的吗？
15. Graph存储是谁负责？
16. 围绕问答准确率做了哪些核心优化？
17. RAG上下文召回率的分母是怎么统计的？
18. 千问、盘古、Deepseek、ChatGLM在医疗场景评测哪个更好？
19. 模型微调的数据集样本范式是什么？
20. 微调数据集规模多大？如何评测微调后模型性能？
21. 微调评测是人工、评测集还是大模型评测？
22. 医疗助手意图分类大概分为多少类？
23. 通用医疗类和闲聊类为什么要区分？
24. 通用医疗类需要走RAG检索吗？
25. Text-to-SQL的Agent最复杂的技术点是什么？如何优化？
26. Text-to-SQL是离线评测还是基于线上query的人工评测？
27. Text-to-SQL如何做上下文建模和多轮对话？
28. 企业内部智能助手也是偏问答的吗？
29. 你目前职级是多少？
30. 看外部机会的动机是什么？
31. 医疗助手SaaS解决方案现在还有团队在演进吗？
32. 目前精力分配：研发、业务、客户沟通各占多少？
33. 你个人希望继续做深度大模型微调等技术相关工作吗？
34. 你还有其他问题吗？