京东 后端开发面经

大模型使用向量数据库的诉求是什么？

大模型使用向量数据库的核心诉求是把外部知识、私域文档和长尾内容以语义检索方式接入模型，弥补上下文长度、知识时效和幻觉问题。它通常服务于 RAG、记忆、相似检索和推荐召回。

Agent 和传统大模型有什么区别？

Agent 和传统大模型的核心区别在于是否具备面向目标的规划、工具调用、状态管理和执行闭环。回答时要把 LLM 说成能力底座，把 Agent 说成围绕任务运行的系统。

向量数据库和传统数据库在查询方式、索引结构和事务能力上有什么区别？

这题考向量数据库和传统数据库的边界，回答要围绕查询目标、索引结构、事务一致性和工程搭配展开。

文本搜图场景如何设计图片搜索系统，让用户搜“小狗”时能召回包含小狗的图片？

文本搜图系统要让用户输入“小狗”时召回包含小狗的图片，核心不是只按文件名搜索，而是建立图片内容理解、文本语义表示、索引召回和排序评估的完整链路。图片侧需要离线或实时提取对象标签、检测框、caption、OCR、视觉向量和多模态向量；查询侧需要把文本解析成语义向量和关键词；召回侧结合倒排索引、向量检索和元数据过滤；排序侧再按语义匹配、对象置信度、图片质量和用户意图重排。

Agent 中模型调用、本地函数调用、MCP 调用和 Skill 调用有什么区别？

这题考 Agent 调用边界设计，回答重点是模型调用、本地函数调用、MCP 调用和 Skill 调用在调用方、协议、信任边界、生命周期和失败处理上的区别。

同题还出现在 1 个公司岗位

做 AI 项目时如何选择和使用大模型？

做 AI 项目选择和使用大模型，不能只看榜单或单次体验，而要从业务目标、任务类型、质量要求、成本预算、延迟约束、上下文长度、工具能力、数据安全、供应商稳定性和可观测性综合评估。正确姿势是小范围评测、多模型分层、持续监控和可替换架构。

同题还出现在 1 个公司岗位