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1 篇面经18 道面试题

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共 18 道题

排序:

0051
多轮对话变长时,如何控制上下文长度并选择压缩策略?
Agent 原理与系统上下文工程
方案设计已有答案面前必看
进阶
0370
如何为检索场景选择和使用 Embedding 模型?
RAG 与知识系统Embedding 与向量表示
比较选型已有答案
进阶
0002
请介绍一个你做过的项目,包括背景、架构与个人职责。
项目与综合面试项目背景、架构与职责
项目深挖已有答案面前必看
基础
0001
请做一个自我介绍,说明自己的实习与学习经历。
项目与综合面试个人介绍与教育经历
经历介绍已有答案面前必看
—
0158
如何说明 Agent 工作流各节点的输入、输出和数据流?
Agent 原理与系统多 Agent 编排与协作
系统设计已有答案
进阶
0224
压缩上下文时如何判断信息的重要性?
Agent 原理与系统上下文工程
方案设计已有答案
进阶
0373
简历中的效果指标是如何测量出来的?
AI 应用工程与治理评测体系与实验设计
效果评估已有答案
进阶
0371
RAG 是全局执行还是按需触发,触发条件是什么?
RAG 与知识系统RAG 架构与生成链路
方案设计
进阶
0364
为什么选择做这个项目,最初要解决什么需求?
项目与综合面试项目背景、架构与职责
项目深挖已有答案
进阶
0365
如何适配外部 Agent 的接口、事件和工具调用差异?
Agent 原理与系统MCP、A2A 与工具协议
项目深挖已有答案
进阶