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发一下问题给大家参考，攒攒人品！
1.你提到自己部署过Deepseek的模型，具体的部署脚本流程你了解吗，还是仅作为执行方?
2.你们有自己的GPU吗?
3.为什么要自己部署语言模型，API其实并不贵?
4.模型参数量对语言模型有什么影响?
5.若要使用大参数量模型，如何解决其自由发挥的问题?
6.在提示词方面你熟悉吗?通用情况下，如何通过提示词获得更高质量的回答?
7.我们岗位要做多样场景的AI工具机器人(如服务器运维巡检、网络巡检、市场分析等AI应用开发)，你是否能接受?
8.你知道什么是向量数据库吗(结合AI+RAG场景)?
9.为什么需要用向量数据库?它解决了传统大模型的什么问题?
10.若要做企业知识问答机器人，利用企业内部的Word、PDF文档实现检索增强，你会如何完成这个需求?
11.文档存入向量数据库的中间流程是什么?
12.你提到的向量化是embedding吗?一般怎么做embedding，你有实践过吗?
13.如何判断RAG的召回质量是否符合期望?若不满足，可调整什么参数优化?
14.向量相似度度量有哪些计算公式(算法)余弦相似度
15.你有没有做过AIAgent(如工具调用相关)，可以介绍一下吗
16.做意图识别时，如何确保LLM能根据用户输入准确识别要调用的工具?写prompt
17，若工具数量较多(如10-20个)，每个工具都写描述和示例会让prompt过长，有没有其他解决办法
18.若20个工具可分为3-4类，如何设计两层工具调用提升意图识别准确率?
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当前问题0118
- 01
你提到自己部署过Deepseek的模型，具体的部署脚本流程你了解吗，还是仅作为执行方?
- 02
你们有自己的GPU吗?
- 03
为什么要自己部署语言模型，API其实并不贵?
- 04
模型参数量对语言模型有什么影响?
- 05
若要使用大参数量模型，如何解决其自由发挥的问题?
- 06
在提示词方面你熟悉吗?通用情况下，如何通过提示词获得更高质量的回答?
- 07
我们岗位要做多样场景的AI工具机器人(如服务器运维巡检、网络巡检、市场分析等AI应用开发)，你是否能接受?
- 08
你知道什么是向量数据库吗(结合AI+RAG场景)?
- 09
为什么需要用向量数据库?它解决了传统大模型的什么问题?
- 10
若要做企业知识问答机器人，利用企业内部的Word、PDF文档实现检索增强，你会如何完成这个需求?
- 11
文档存入向量数据库的中间流程是什么?
- 12
你提到的向量化是embedding吗?一般怎么做embedding，你有实践过吗?
- 13
如何判断RAG的召回质量是否符合期望?若不满足，可调整什么参数优化?
- 14
向量相似度度量有哪些计算公式(算法)余弦相似度
- 15
你有没有做过AIAgent(如工具调用相关)，可以介绍一下吗
- 16
做意图识别时，如何确保LLM能根据用户输入准确识别要调用的工具?写prompt
- 17
若工具数量较多(如10-20个)，每个工具都写描述和示例会让prompt过长，有没有其他解决办法
- 18
若20个工具可分为3-4类，如何设计两层工具调用提升意图识别准确率?