猿辅导AI应用研发意向offer

时间线：
8.30 一面
9.5 二面
9.9 三面
9.10 HR电话简单聊了下
感觉猿辅导的进度还挺快的，国庆一过完发了意向，前面三轮技术面的很多细节有些记不清楚了，总结下来主要有以下吧：
agent与react这两种范式的有什么区别？什么时候该用谁？
RAG怎么构建索引的？
上下文超出模型分析窗口怎么办？
长短期记忆怎么构建的？
如何解决模型幻觉问题？
大模型的底层了解多少？
logprobs怎么用？
langchain使用过程中遇到过哪些坑？
如何构建agent的评测系统？
对agent进行准召率的计算口径怎么设置的？
用llm作为评估器的话，这种用概率模型评估概率模型，怎么确保评测的可靠性和稳定性？
提示词调优有什么优化思路？

手撕已经忘记了，反正都是leetcode上面的原题。