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Agent 开发一面面经
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本篇目录
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1.AI Agent 项目中，模型输出失败可以分为哪些情况？
2.如何处理模型输出失败？有哪些策略和工业界兜底方案？
3.RAG 检索中，数据如何进行向量索引？
4.文本分块的长度一般是多少？如何权衡？
5.为什么使用向量数据库？与 MySQL 的区别是什么？PostgreSQL 对 Agent 有什么提升？
6.如何评估 RAG 的召回率？常用指标有哪些？
7.如何处理大模型输出死循环问题？兜底策略是什么？如何让模型生成更优内容？
8.如何检测输出重复率？有哪些方法？
9.如何设计 Agent 架构支持工具可插拔扩展？原理是什么？
10.Agent 和大模型（LLM）的核心区别是什么？
11.MCP（模型上下文协议）解决了什么问题？
12.Skills 和 Function Call 的区别是什么？
本篇目录
当前问题0114
- 01
AI Agent 项目中，模型输出失败可以分为哪些情况？
- 02
如何处理模型输出失败？有哪些策略和工业界兜底方案？
- 03
RAG 检索中，数据如何进行向量索引？
- 04
文本分块的长度一般是多少？如何权衡？
- 05
为什么使用向量数据库？与 MySQL 的区别是什么？PostgreSQL 对 Agent 有什么提升？
- 06
为什么使用向量数据库？与 MySQL 的区别是什么？PostgreSQL 对 Agent 有什么提升？
- 07
如何评估 RAG 的召回率？常用指标有哪些？
- 08
如何处理大模型输出死循环问题？兜底策略是什么？如何让模型生成更优内容？
- 09
如何处理大模型输出死循环问题？兜底策略是什么？如何让模型生成更优内容？
- 10
如何检测输出重复率？有哪些方法？
- 11
如何设计 Agent 架构支持工具可插拔扩展？原理是什么？
- 12
Agent 和大模型（LLM）的核心区别是什么？
- 13
MCP（模型上下文协议）解决了什么问题？
- 14
Skills 和 Function Call 的区别是什么？