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一面已经进行了一轮拷打，二面的面试官应该也是比较懂这一块的，也是进行了新一轮的拷打：1. 特定技能召回与Function Call的区别？2. 为什么要在 Function Call 前设置特定技能召回层，有什么冲突吗？3. 你的特定技能召回跟 RAG 有什么区别？4. 意图识别准确率是怎么计算或评测出来的？5. BM25 公式是什么？6. 向量检索的相似度计算方式？7. 如何使内积计算的精准度接近余弦相似度，实现性能优化？8. RRF (Reciprocal Rank Fusion) 是什么？9. 介绍一下Re-ranking10. RAG Agent 的模型架构？BERT 和 Embedding BERT 的区别？11. 介绍一下Cross Encoder？12. 快速改写 (Query Rewriting) 的方式？13. 看过Cursor, Claude Code里面的System Prompt吗14. Claude Code 和 Cursor 的上下文压缩是怎么做的？15. 如何让模型准确使用多种代码工具（语义搜索 vs. 指定路径检索）？16. 手撕是LRU二面的面试官感觉确实对这一块比较懂，撞到钢板上面了，作为大模型应用半吊子的我来说根本遭不住这样的狂轰滥炸，已经寄了。

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