AI 导读问题

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39 道原题
  1. 大模型的 Token、上下文窗口、Temperature、Top P 分别会影响什么?

    原题
  2. 为什么结构化输出不能只依赖 Prompt?JSON Schema、Function Calling 和服务端校验分别解决什么问题?

    原题
  3. Agent 和 Workflow 有什么区别?Agent Loop 中观察、规划、行动、反思如何协作?

    原题
  4. Prompt Engineering 和 Context Engineering 有什么区别?

    原题
  5. MCP 解决了什么问题?它和 Function Calling、Tool Calling 是什么关系?

    原题
  6. RAG 为什么会答非所问?应该从召回、排序、上下文压缩还是生成阶段排查?

    原题
  7. 向量数据库如何选型?HNSW、IVFFLAT 这些索引适合什么场景?

    原题
  8. AI 应用怎么评测?Golden Set、LLM-as-Judge、线上灰度和 Trace 回放如何串起来?

    原题
  9. 生产级 AI 应用为什么需要模型网关?如何做限流、fallback、成本控制和审计?

    原题
  10. Agent 和 Workflow、Chatbot、普通工具调用有什么区别?

    原题