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52 篇面经617 道面试题

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RRF 如何融合向量检索与 ES 结果？

RAG 与知识系统混合检索与重排序

原理机制已有答案

进阶

2 篇面经 3 个题集来源

1686

回答中的引用如何生成和呈现？

RAG 与知识系统RAG 架构与生成链路

方案设计

进阶

1 篇面经 4 个题集来源

1887

Claude Code 如何管理记忆？

Agent 原理与系统记忆系统

原理机制

进阶

1 篇面经 4 个题集来源

2241

为什么采用 Skills 而不直接加进 Prompt？

Agent 原理与系统Skills 能力系统

比较选型

进阶

1 篇面经 4 个题集来源

2357

向量检索的原理是什么？

RAG 与知识系统召回策略与检索

原理机制已有答案

进阶

2 篇面经 3 个题集来源

3365

MLA 的原理是什么？

模型基础与推理模型架构与表示

原理机制

进阶

1 篇面经 4 个题集来源

3618

vLLM 的 PagedAttention 如何工作？

模型基础与推理推理优化与模型压缩

原理机制

进阶

1 篇面经 4 个题集来源

4595

Transformer 中逐位置前馈网络 FFN 有什么作用？

模型基础与推理Transformer 与注意力

原理机制已有答案

基础

1 篇面经 4 个题集来源

4695

Transformer 的 Attention 与 MLP 参数量如何分布，哪些条件决定占比？

模型基础与推理模型架构与表示

原理机制

进阶

1 篇面经 4 个题集来源

4716

什么是 Prefill 与 Decode 分离，为什么要分离部署？

模型基础与推理推理优化与模型压缩

原理机制

进阶

1 篇面经 4 个题集来源

另有 3 篇多公司合集，可在面经记录中查看。