淘天
大模型 Agent面经
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nanobot 的话代码少又很火的龙虾项目
hello-agent入门够了，但要深入比较难
可以刷刷datawhale的相关帖子找灵感
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淘天大模型Agent校招面经
1、当时为什么决定选用 RAG 这个技术框架？
2、为什么要用向量检索（RAG）？不用其他方式？
3、Transformer中Attention的本质是什么？
4、SFT的核心流程有哪些，SFT之后常见的Post-Training有哪些？
5、如果让你设计一个多轮对话的Agent，你认为纯Attention结构在处理长时间对话时，会遇到哪些瓶颈？
6、什么是RAG，为什么没选向量库？
7、现在给你一个RAG系统，你会怎么设计一套评估方案来判断它‘好用’？
8、你用的切分策略是什么？
9、Prompt自动推荐模块用了哪些优化策略？有没有尝试过Prompt压缩或embedding表示的方式？
10、在做对齐时，PPO和DPO你更倾向于用哪个？有什么区别？
11、在你的Modular Agent里，多步规划具体是怎么做的？是ReAct、Plan and Execute，还是你们自己设计的调度方式？
12、假如一个Agent 推理链路包含3个工具+高频请求，系统整体延迟较高，你会如何优化？
本篇目录
当前问题0112
- 01
当时为什么决定选用 RAG 这个技术框架？
- 02
为什么要用向量检索（RAG）？不用其他方式？
- 03
Transformer中Attention的本质是什么？
- 04
SFT的核心流程有哪些，SFT之后常见的Post-Training有哪些？
- 05
如果让你设计一个多轮对话的Agent，你认为纯Attention结构在处理长时间对话时，会遇到哪些瓶颈？
- 06
什么是RAG，为什么没选向量库？
- 07
现在给你一个RAG系统，你会怎么设计一套评估方案来判断它‘好用’？
- 08
你用的切分策略是什么？
- 09
Prompt自动推荐模块用了哪些优化策略？有没有尝试过Prompt压缩或embedding表示的方式？
- 10
在做对齐时，PPO和DPO你更倾向于用哪个？有什么区别？
- 11
在你的Modular Agent里，多步规划具体是怎么做的？是ReAct、Plan and Execute，还是你们自己设计的调度方式？
- 12
假如一个Agent 推理链路包含3个工具+高频请求，系统整体延迟较高，你会如何优化？