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昨天 14:44
门头沟学院 Java
RAG与知识库构建● RAG知识库中存入的向量数据来源于哪里?● 你的文本分块(Chunking)具体是怎么做的?● 深度追问: 如果让你重新设计一个RAG系统,你了解哪些文档分块的最佳实践(比如单一窗口切多大合适)?● 深度追问: 如果采用“大分块+小分块”的父子结构策略,几万字文档的大分块具体要怎么切出来?● 深度追问: 采用固定大小切分时,如何避免语义被割裂?Agent记忆管理(短期与长期记忆)● 短期记忆是如何实现的?● 深度追问: 当对话达到设定的5轮并进行了一次压缩后,如果后续对话继续增加(第6、7、8轮...),你的系统是如何再次处理和压缩这些上下文的?● 长期记忆是如何实现的?● 深度追问: 选择在什么时机进行长期记忆的持久化保存?● 深度追问: 如果用户在同一个Session中聊了完全不同的多个话题,你在压缩总结并存入向量库之前,会如何设计提示词(Prompt)?为什么必须要做这一步总结提炼?● 深度追问: 长期记忆成功保存后,后续的具体使用场景和机制是什么?存储在哪里?系统架构与工程化挑战● 从前端到后端,你是如何准确判断和捕获Session关闭的触发时机(特别是用户直接关闭浏览器页面的情况)的?● 在执行长期记忆的持久化时,如何保证数据库写入一定成功(例如遇到报错、需要重试时如何处理以防止记忆丢失)?● 你的项目集成了哪些MCP(Model Context Protocol)工具?ELK和Prometheus是如何协同工作的?● 你的Agent是只能被动响应用户的提问,还是能做到主动发现异常并给出提示/解决方案?● 场景题: 如果抛给你一条执行非常慢的SQL语句,你的Agent从头到尾的分析和处理链路是怎样的?AI编程工具的日常实践● 平时写代码在用什么IDE和AI模型?● 使用Cursor时,有什么最佳实践能让生成的代码更加准确?● 深度追问: 开发前的需求分析是你自己做,还是借助AI来做?● 深度追问: 在让Cursor最终修改代码前,生成的代码是以什么样的“中间态”交给你进行Review的?● 深度追问: 使用Cursor时,有没有自定义过相关的规则文件(如 .cursorrules)?
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