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模型、RAG、Agent与工程面试题一网打尽，配套答案解析与延伸追问。

2166

模型上下文很大时，为何使用 RAG，而不直接把原始文档放入上下文？

RAG 与知识系统召回策略与检索

比较选型

基础

2 篇面经 6 个题集来源

2167

不考虑 Token 消耗时，RAG 与让 Agent 用 grep 自行搜索文档或大代码仓库各有什么优劣？

RAG 与知识系统召回策略与检索

比较选型已有答案

进阶

6 篇面经 2 个题集来源

2225

会话状态如何持久化存储？

AI 应用工程与治理可观测性、稳定性与故障诊断

系统设计已有答案

进阶

4 篇面经 4 个题集来源

2355

项目的工具调用如何设计？

Agent 原理与系统工具调用与 Function Calling

项目深挖已有答案

进阶

6 篇面经 2 个题集来源

2357

向量检索的原理是什么？

RAG 与知识系统召回策略与检索

原理机制已有答案

进阶

5 篇面经 3 个题集来源

2386

Claude Code 如何压缩上下文，所谓三层压缩是什么？

Agent 原理与系统上下文工程

原理机制

进阶

5 篇面经 3 个题集来源

2424

Agent 任务耗时很长、用户不愿继续等待时，如何取消？

Agent 原理与系统规划、推理与任务执行

方案设计

进阶

5 篇面经 3 个题集来源

2660

持久化记忆持续膨胀时，如何选择压缩时机、方法与目标比例？

Agent 原理与系统记忆系统

方案设计

进阶

6 篇面经 2 个题集来源

2683

微调时如何判断并缓解过拟合？

模型训练与对齐训练框架、调参与排障

故障排查

进阶

2 篇面经 6 个题集来源

2835

Dense 模型与 MoE 模型有什么区别？

模型基础与推理模型架构与表示

比较选型

进阶

3 篇面经 5 个题集来源