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16 篇面经102 道面试题

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共 102 道题

排序：

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
1 篇面经7 个题集来源
0378
如何理解 Agent Skill？
Agent 原理与系统Skills 能力系统
原理机制已有答案
基础
1 篇面经7 个题集来源
0418
Context Engineering、Prompt Engineering 与 Harness Engineering 分别是什么？
Agent 原理与系统Agent 框架与 Harness
比较选型已有答案
进阶
1 篇面经7 个题集来源
1905
平时使用哪些 AI 工具？
项目与综合面试能力成长与学习方法
经历介绍
—
2 篇面经6 个题集来源
0002
请介绍一个你做过的项目，包括背景、架构与个人职责。
项目与综合面试项目背景、架构与职责
项目深挖已有答案面前必看
基础
1 篇面经6 个题集来源
0288
ReAct、Plan and Execute 等 Agent 模式如何选择？
Agent 原理与系统规划、推理与任务执行
比较选型已有答案
进阶
1 篇面经6 个题集来源
0616
如何解决模型像复读机一样重复生成的问题？
模型基础与推理推理优化与模型压缩
故障排查已有答案
进阶
1 篇面经6 个题集来源
1117
如何评测大模型，有哪些基本测试思路？
AI 应用工程与治理评测体系与实验设计
方案设计已有答案
进阶
1 篇面经6 个题集来源
2244
总结你的 AI Coding 使用经验与工作方法。
AI 应用工程与治理AI Coding 与研发流程
经历介绍已有答案
—
1 篇面经6 个题集来源
0382
SubAgent 是什么，适用于哪些场景？
Agent 原理与系统多 Agent 编排与协作
原理机制已有答案
基础
1 篇面经5 个题集来源