DeepSeek面试必刷的三个项目

在准备面向 DeepSeek 或其他大模型相关岗位的面试时，除了扎实的算法与系统知识，实际动手能力同样至关重要。以下是面试中高频出现、极具代表性的三个实战项目，建议深入掌握其原理与实现细节。

1. 基于本地知识库的问答系统（RAG）

该项目结合检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）技术，利用 DeepSeek 模型回答用户基于私有文档的问题。

• 核心技术：向量数据库（如 FAISS）、文本嵌入（Embedding）、Prompt 工程
• 关键步骤：文档分块 → 向量化存储 → 用户查询检索 → 拼接上下文 → 调用 DeepSeek API 生成答案
• 面试重点：如何优化检索精度？如何防止幻觉？如何评估系统效果？

2. 自动化代码生成与解释器

构建一个能根据自然语言描述生成可运行代码（如 Python）并执行结果反馈的系统，常用于考察模型对编程语义的理解能力。

• 核心技术：代码生成、沙箱执行环境、错误反馈机制
• 关键步骤：输入解析 → 调用 DeepSeek 生成代码 → 安全执行 → 返回输出或异常信息
• 面试重点：如何保障执行安全？如何处理模糊需求？如何提升生成代码的正确率？

3. 多轮对话状态管理机器人

实现一个支持上下文记忆、意图识别与状态追踪的对话系统，模拟客服或助手场景。

• 核心技术：对话状态跟踪（DST）、上下文压缩、角色设定控制
• 关键步骤：维护对话历史 → 提取关键槽位 → 动态构造 Prompt → 调用模型生成响应
• 面试重点：长对话如何避免信息丢失？如何设计状态机？如何评估对话连贯性？

建议在 GitHub 上完整实现上述任一项目，并撰写清晰的 README 说明技术选型与设计思路。这不仅能体现工程能力，也能在面试中提供具体讨论素材。