1. 内容缺失问题是什么？内容缺失，指的是用户问题明明有答案，但检索阶段没有把真正相关的文档召回出来，最后模型拿到的上下文不完整，回答自然就缺信息。这类问题在 RAG 里特别常见，因为很多时候不是模型不会答，而是它根本没看到关键内容。常见原因就是切块切坏了、向量化效果一般、召回 topk 太小、查询改写不到位，或者知识库本身就缺数据。2. 为什么会错过排名靠前的文档？这个问题本质上是检索排序问题。有些文档明明相关，但因为向量检索只看语义相似度，或者 BM25 只看关键词匹配，结果真正有价值的文档没排到前面。尤其是用户问题比较短、表述模糊、专业术语多、别名多的时候，这种情况更明显。所以很多线上系...

总结到现在面试被问到的高频问题1.后端:Redis常规八股 Redis场景题（例如大key怎么解决）；mq相关场景题，mq高并发时怎么做的防任务失效方法，mq怎么判断冗余；SQL，b+树的原理优势，怎么反转，最小值去重；操作系统，进程线程协程是什么，开发时怎么确定线程和协程的量；框架八股:fastapi，怎么做的orm，url的组成，装饰器怎么使用。2.算法:transfermer基本架构，位置编码细节，多模态模型怎么做的模态对齐，lora微调细节，微调细节，chunk切分方法，agent意图识别，agent反思，语料库怎么确定，检索的方法有哪些以及原理，ssehttps，向量库的横向对比，langgraph具体实现，怎么提高模型可信度，文档怎么解析细节，mcp和functioncall。3.手撕 hot100

1、自我介绍2、做了一个企业知识库 + 办公助手 Agent的项目3、Agent 和传统聊天机器人最大的区别是什么传统聊天机器人更多是围绕对话生成展开，本质上是“用户问一句，模型答一句”。AI Agent 不只是回答，它还要理解目标、拆分任务、决定下一步动作，并且在必要时调用外部工具完成任务。所以 Agent 更强调“决策能力”和“执行能力”，而不是单纯的生成能力。比如用户问“请假流程是什么”，这更像知识问答；如果用户说“帮我查一下我下周一有没有会，如果没有就给我安排一个项目同步会”，这就不是普通聊天了，因为它涉及状态判断、调用日历工具、执行会议创建等一系列动作，这才更符合 Agent 的定义...

rt 不知道是真的假的丁老板 太难绷了