RAG 与 Agent 系统设计是 Glean 前沿部署工程师流程的核心部分。检索管道、分块、重排序、工具调用 Agent、护栏、多租户与评测框架:这是 OpenAI、Anthropic、Sierra、Glean 和 Scale 的 FDE 设计轮的典型模式。以下是需要准备的 RAG 与 Agent 系统设计题目,先是标注为 Glean 的题目,然后是来自我们的 RAG 与 Agent 系统设计专题 中信号值最高的题目,每题都配有达到资深工程师水准的答案。
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标注为 Glean 的 RAG 与 Agent 系统设计题目
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候选人认为最有用、信号值最高的 RAG 与 Agent 系统设计题目,模拟 Glean 前沿部署工程师流程所考察的内容。
Glean RAG 与 Agent 系统设计轮背后的概念
这些题目所假设的术语和思维模型。基础部分免费;更深层的、决定面试成败的理念属于付费内容。
核心登录分块策略分块是指如何将文档拆分为用于嵌入和检索单元,它悄然决定了整个 RAG 系统的召回上限。如果大小、边界和元数据出错,任何重排序器或提示词都无法找回从未被检索到的答案。
Glean 的前沿部署工程师面试循环会提出 rag & agent system design 问题,例如“关键词搜索 vs 向量搜索:在 RAG 系统中各自真正带来什么?”,“你会如何对合同、Slack 会话和满是表格的 PDF 进行分块:用同一套流水线还是不同的?”,“设计一个混合检索栈:BM25、向量和重排序器。每个阶段分别挽救什么?”。检索流水线、分块、重排序、使用工具的 Agent、护栏、多租户和评测框架:这是 OpenAI、Anthropic、Sierra、Glean 和 Scale 最典型的 FDE 设计轮。完整题集按从易到难排序并附专家答案,见下方。
按顺序练习本页的 rag & agent system design 问题,学习下方链接的底层概念,然后查看 Glean 的完整面试流程,了解这一轮在整个循环中的位置。对于 Glean,面试官的侧重点是:高性能企业搜索和知识索引。
是的。Glean 招聘前沿部署工程师,包括创始成员,他们以小组形式与前沿部署 PM 协作,直接服务大型企业客户的高管层。
预期会有一个简短的以 AI 为重点的练习或讨论,考察你如何设计和使用 AI 来驱动业务影响,同时评估你对 LLM、检索系统和评测框架的熟悉程度。企业落地经验会有帮助。
Glean 的其他面试轮次
Glean 前沿部署工程师面试循环考察的其他方向。
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