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7 篇面经107 道面试题

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共 107 道题

排序：

3873
实际工作中有哪些问题 AI 仍不能可靠解决，请举例说明？
AI 应用工程与治理产品场景、业务价值与交付边界
开放讨论已有答案
—
1 篇面经1 个题集来源
4284
如何判断一个任务应采用 Prompt Engineering、Agent，还是模型训练？
AI 应用工程与治理产品场景、业务价值与交付边界
技术决策
进阶
1 篇面经1 个题集来源
5525
从原始诉求到 PRD 或 Spec，如何划分清洗责任并设置质量门禁？
AI 应用工程与治理AI Coding 与研发流程
方案设计
进阶
1 篇面经1 个题集来源
8953
项目效果指标如何统计，怎样证明提升来自自己的改动？
项目与综合面试数据、效果与项目价值
效果评估
进阶
2 篇面经
0019
对话 Agent 的会话表和消息表应该如何设计？
Agent 原理与系统工作流、状态与执行恢复
系统设计已有答案
基础
1 篇面经
0856
项目的 Redis 缓存用于哪些业务，如何实现？
软件工程基础Redis 与缓存
项目深挖已有答案
进阶
1 篇面经
10166
知识图谱建模如何结合领域专家和本体方法？
RAG 与知识系统知识图谱与 GraphRAG
方案设计
进阶
1 篇面经
10471
大模型在内容抽取与总结中为什么会遗漏关键信息？
AI 应用工程与治理生成质量与幻觉治理
故障排查
进阶
1 篇面经
10472
更换更强模型能否解决 AI 应用中的错误，如何验证？
AI 应用工程与治理生成质量与幻觉治理
技术决策
进阶
1 篇面经
10474
本体化与普通 RAG 有什么区别，完整文档加检索能否替代本体建模？
RAG 与知识系统知识图谱与 GraphRAG
比较选型
进阶
1 篇面经