Agent 方向二面面经

二面没过，但也在意料之中，只面了30多分钟，并且没有算法题
以下是面试问题：
1、什么是 RAG，和直接让大模型回答有什么区别?
RAG的核心思想是在模型生成答案之前，先去外部知识库检索相关内容，再把检索结果连同用户问题一起交给模型生成答案。
和直接让大模型回答相比，RAG 的优势主要在三个方面。第一，知识更新更灵活，不需要每次更新知识都重新训练模型;第二，可以接入企私有知识解决大模型参数里没有这部分内容的问题:第三，可以减少模型幻觉，让回答尽量基于检索结果而不是纯凭参数记忆生成。
一个标准 RAG 流程一般包括文档清洗切分、向量化、建索引、召回、重排和生成。其中真正影响效果的关键点不只是检索到了，而是切分否合理、召回是否准确、重排是否有效、Prompt 是否限制模型必须参考检索结果。

2、Agent 和普通工作流有什么区别?
普通工作流通常是固定流程，节点和调用顺序提前写死，输入到输出的路径比较明确。Agent 则更强调自主决策能力模型会根据当前任务、上下文和工具结果来决定下一步做什么。
比如一个固定工作流可能写成:收到用户输入后先 OCR，再分类，再抽取再返回结果。而 Agent 会先判断用户是否真的要走附件解析流程，是只想查询报销制度;如果材料缺失，还可能选择先询问补充信息，而不是继续往下执行。
简单说，工作流更偏确定性执行Agent 更偏基于上下文的动态决策。在实际工程里，这两者通常是结合使用的:主流程用工作流保证稳定，局部决策交给 Agent 提升灵活性。

发个面经攒人品 #发面经攒人品#

【作者评论补充】

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