最近这一两周不少互联网公司都已经开始秋招面试了
不同以往的是，当前职场环境已不再是那个双向奔赴时代了。求职者在变多，HC 在变少，岗位要求还更高了。
最近，我们又陆续整理了很多大厂的面试题，帮助一些球友解惑答疑，分享技术面试中的那些弯弯绕绕。
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与常规的系统化内容分享不同，我们今天将聚焦于那些在实践中发现的难点和创新应用。我们相信，这些真实的案例和经验，能够给大家带来不同角度的思考和启发。
难点：文件解析
在落地实施中，我们遇到的第一个难点是文件解析。我们从今年年初开始，在许多企业的落地实施中发现，尽管我们自信能够解析大多数文件，但在实践中，我们遇到了很多我们甚至从未见过的文件类型。
在文件解析的挑战中，老旧文件的解析尤其突出。我们发现，尽管市面上的许多软件声称支持DOC格式，但它们往往不支持DOCX，这在国企和一些特定场景中非常常见。我们遇到了一些不完整的文件，这些文件的解析对我们来说是一个必须大力解决的问题。
难点：PDF 表格解析
另一个挑战是PDF表格的解析，这在金融行业、标准化工业领域等是非常刚需的。表格解析的难点在于，它需要精确地识别和处理表格数据，这对于自动化处理和数据分析至关重要。
OCR（光学字符识别）技术在处理纯图片文件时相对简单，但当图片与文字混合时，判断何时启动OCR成为一个挑战。我们需要开发智能的算法来识别何时需要启动OCR，以确保文本的准确识别。
难点：结构化数据融合
在索引过程中，我们不仅依靠大模型的能力，还进行了一系列的其他工作，以提高检索的准确性和效率。这包括：
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元数据处理：在上传文件的同时，我们自动处理文件的元数据，包括文件名称、属性信息和内容中的标题等，以提取实体和关系。
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意图识别：我们使用基于BERT的NER模型来理解用户的查询意图，并进行拆分和解析，以提高检索的准确性。
在提高检索和问答系统的效果方面，我们采用了Rerank技术，这是一种在多个环节中都能显著提升结果相关性和准确性的技术。
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HNSW和交叉编码验证：我们使用HNSW（高维空间中的最近邻搜索）和交叉编码验证来提高检索的精度。
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密度函数：通过使用密度函数，我们能够舍弃那些相关度较低的结果，从而提高检索质量。
在问答系统中，每个答案都会默认显示相关的原文。但是，原文的显示并不一定与答案的匹配度完全一致。为了解决这个问题，我们在大模型给出最终答案后，再次使用Rerank技术进行比对，确保显示的原文与答案高度匹配。
场景 1：金融研报的挑战与创新
在金融行业，制作研报是一项耗时且复杂的过程。传统上，投资机构会派遣团队，花费数周时间研读数百份文件，以形成对一家公司的深入分析。这个过程不仅耗时，而且需要大量的人力资源。
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快速处理大量文件：用户可以将数百份文件一次性导入TorchV Assistant。
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直接提问，获得最佳答案：通过自然语言处理技术，用户可以直接向系统提问，如“这家公司最近3年的复合增长率是多少？”系统将从文件中提取最准确的答案。
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原文比对：系统提供原文比对功能，确保用户可以验证答案的准确性。
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内容快速生成：用户可以将答案快速整合到编辑器中，系统还能帮助生成图表，极大地加快了研报的草稿制作。
场景 2：零售行业的挑战与创新
在零售行业，面对成千上万的产品和复杂的客户需求，如何快速、准确地为客户提供满意的服务是一个巨大的挑战。
TorchV Doraemon，就像客户身边的哆啦A梦，能够快速理解复杂的客户需求，并从成千上万的产品中找到最合适的解决方案。以下是我们如何通过TorchV Doraemon改变游戏规则：
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快速理解客户需求：通过结合RAG（Retrieval-Augmented Generation）和Function-call，TorchV Doraemon能够快速理解产品的说明书和数据库，为客户提供最合适的产品推荐。
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简化导购流程：对于导购员来说，TorchV Doraemon能够识别出最合适的几款产品，大大简化了导购流程。
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多样的交互形式：TorchV Doraemon不仅仅支持问答形式，还可以通过图片和其他互动方式与客户进行交流。
场景 3：规则审批的挑战与创新
随着业务量的增加，合同和项目审批的工作量也随之增加。传统的审批流程往往耗时且效率低下，特别是在法务审核合同时，反复的修改和审核过程会浪费大量时间。
TorchV Comparison，基于规则和上下文的审批系统，能够帮助企业快速完成合同和项目的预审工作。以下是我们如何通过TorchV Comparison改变游戏规则：
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合同预审：业务部门可以直接提交合同，系统会根据预设的规则（如必填项、歧义词分析、权利义务对等、合法合规等）进行自动审核。
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项目预审：对于项目评审，系统也可以根据每个项目的特定规则进行预审，大大提高了审批的准确性和效率。
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元数据的利用：系统利用元数据提高审批的精确度，确保审批结果更加可靠。
实践中的挑战与思考
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功能小而精：我们追求的是小而精的功能，而非大而全。这意味着我们需要明确目标，量化指标，例如提高销售量、缩短合同评审时间等，这些都是可以明确衡量的成果。
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高质量：在技术实现上，我们需要确保高质量。这涉及到在当前技术环境下，对客户需求的合理评估，以及对技术能力的准确把握。
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高价值：我们关注的是为客户带来的实际价值。如果一个功能背后的目标具有高价值，那么这将是我们的首要任务。
在实际的落地过程中，我们发现这个过程并不像想象中的那么“性感”，而是充满了挑战。从与客户交流确认方案，到POC（Proof of Concept，概念验证），再到部署实施，以及后续的培训和陪跑，这是一个漫长而复杂的过程。
