恒生电子高频面试题
模型输出的JSON本身存在转义错误、括号不匹配，这类语法问题，导致正则也无法准确截取合法片段，你会怎么处理？
原题RAG、传统检索+生成、微调三种方案的本质区别是什么？分别在什么场景下选用。
原题你刚才提到传统检索是基于词的相似度匹配，不涉及语义。那如果企业内部有大量存在表述差异，但高度相关的文档，比如不同部门对同一业务流程的不同口径记录这种场景下，传统检索加生成会出现什么核心问题。
原题你刚才提到，当提示词工程、RAG优化到位仍达不到效果时，才考虑模型微调。那你认为微调会从根本上改变大模型的哪些固有能力边界？
原题你在开发AI Agent的过程中，总结过哪些常用的设计模式，这些设计模式分别适合解决什么类型的问题。
原题你刚才提到Plan‑and‑Execute适合大型工程拆解执行，部署时会结合ReAct。那如果遇到需要动态调整全局目标，初始计划很快失效的开放场景，你会选择哪种模式组合来处理？
原题你提到执行每一步之后，通过反思判断是否需要重规划。那你在实践中是怎么设计反思环节的判定标准，避免大模型频繁无意义的推翻原有计划，导致执行效率极低的。
原题请分享一个你做过的最具技术挑战，最值得深入探讨的大模型应用项目，它要解决什么问题，核心难点在哪？你又是如何攻克的？
原题你刚才提到最初只有50条产品给的黄金数据来构建知识库。你们当时是怎么测量并确认这个知识库支撑下的回答准确性不达标的。
原题你刚才提到最初测召回的时候，20条召回结果里会漏掉正确的文档片段，当时你们是怎么一步步排查定位出漏召的根本原因的。
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