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。