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模型、RAG、Agent与工程面试题一网打尽，配套答案解析与延伸追问。

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共 7744 道题

排序：

0036
Transformer 中的 Attention 如何计算？
模型基础与推理Transformer 与注意力
原理机制已有答案
进阶
20 篇面经8 个题集来源
0052
上下文压缩或摘要会丢失信息，如何让损失尽可能小？
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
23 篇面经5 个题集来源
0251
向量检索、BM25、重排在混合 RAG 中如何配合？
RAG 与知识系统混合检索与重排序
方案设计已有答案
进阶
20 篇面经8 个题集来源
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
17 篇面经11 个题集来源
0053
Agent 解决了什么业务问题，如何证明实际提效？
AI 应用工程与治理产品场景、业务价值与交付边界
项目深挖已有答案面前必看
进阶
23 篇面经4 个题集来源
0545
Function Calling、MCP 与 Tool Use 有什么关系和区别？
Agent 原理与系统MCP、A2A 与工具协议
比较选型已有答案
进阶
18 篇面经9 个题集来源
0215
LangChain 和 LangGraph 分别是什么，有什么区别，适合哪些需求？
Agent 原理与系统Agent 框架与 Harness
比较选型已有答案
进阶
21 篇面经4 个题集来源
0250
如何发现、定位并优化慢 SQL？
软件工程基础数据库与 SQL
故障排查已有答案
进阶
23 篇面经2 个题集来源
0293
HashMap 的原理是什么？
算法与编程题数组、字符串与哈希
原理机制已有答案
进阶
23 篇面经2 个题集来源
0172
常见向量数据库有哪些，如何根据项目需求选型？
RAG 与知识系统向量数据库与索引
比较选型已有答案
进阶
17 篇面经7 个题集来源