AI应用开发一面面经
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面试时间:7月25号
面试岗位:AI应用开发
面试问题:
1.什么时候该用 Prompt、RAG、微调、Workflow、Agent?
2.为什么很多项目不一开始就做微调?
3.为什么不是所有复杂任务都适合 Agent?
4.Workflow 和 Agent 的分界线是什么?
5.Token 和上下文窗口是什么?它们在工程上意味着什么?
6.1个汉字、1 个英文单词大概是多少 token,为什么不能死记一个固定值?
7.如果上下文被截断了,你会优先怎么处理?
8.大模型应用上线前你最关心哪些工程指标?
9.你怎么设计降级策略?
10.如果成本超预算,先优化哪一层?
11.样做 Prompt/模型/索引回滚?
12.什么是 Agentic RAG?它和“一次检索后直接生成”有什么区别?
13.什么情况下应该坚持固定 RAG,而不是升级成 Agentic RAG?
14.Agentic RAG 的收益通常体现在哪些 badcase 上?
15.如何防止多轮补检把延迟和成本拉得太高?
现在还没有消息,估计是凉了[牛泪] #发面经攒人品#
本篇目录
当前问题0116
- 01
什么时候该用 Prompt、RAG、微调、Workflow、Agent?
- 02
为什么很多项目不一开始就做微调?
- 03
为什么不是所有复杂任务都适合 Agent?
- 04
Workflow 和 Agent 的分界线是什么?
- 05
Token 和上下文窗口是什么?它们在工程上意味着什么?
- 06
Token 和上下文窗口是什么?它们在工程上意味着什么?
- 07
6.1个汉字、1 个英文单词大概是多少 token,为什么不能死记一个固定值?
- 08
如果上下文被截断了,你会优先怎么处理?
- 09
大模型应用上线前你最关心哪些工程指标?
- 10
你怎么设计降级策略?
- 11
如果成本超预算,先优化哪一层?
- 12
样做 Prompt/模型/索引回滚?
- 13
什么是 Agentic RAG?它和“一次检索后直接生成”有什么区别?
- 14
什么情况下应该坚持固定 RAG,而不是升级成 Agentic RAG?
- 15
Agentic RAG 的收益通常体现在哪些 badcase 上?
- 16
如何防止多轮补检把延迟和成本拉得太高?
