腾讯暑期实习agent 开发一面
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1.AI Agent 项目中,模型输出失败可以分为哪些情况?
2.如何处理模型输出失败?有哪些策略和工业界兜底方案?
3.RAG 检索中,数据如何进行向量索引?
4.文本分块的长度一般是多少?如何权衡?
5.为什么使用向量数据库?与 MySQL 的区别是什么?PostgreSQL 对 Agent 有什么提升?
6.如何评估 RAG 的召回率?常用指标有哪些?
7.如何处理大模型输出死循环问题?兜底策略是什么?如何让模型生成更优内容?
8.如何检测输出重复率?有哪些方法?
9.如何设计 Agent 架构支持工具可插拔扩展?原理是什么?
10.Agent 和大模型(LLM)的核心区别是什么?
11.MCP(模型上下文协议)解决了什么问题?
12.Skills 和 Function Call 的区别是什么?
1.AI Agent 项目中,模型输出失败可以分为哪些情况?
2.如何处理模型输出失败?有哪些策略和工业界兜底方案?
3.RAG 检索中,数据如何进行向量索引?
4.文本分块的长度一般是多少?如何权衡?
5.为什么使用向量数据库?与 MySQL 的区别是什么?PostgreSQL 对 Agent 有什么提升?
6.如何评估 RAG 的召回率?常用指标有哪些?
7.如何处理大模型输出死循环问题?兜底策略是什么?如何让模型生成更优内容?
8.如何检测输出重复率?有哪些方法?
9.如何设计 Agent 架构支持工具可插拔扩展?原理是什么?
10.Agent 和大模型(LLM)的核心区别是什么?
11.MCP(模型上下文协议)解决了什么问题?
12.Skills 和 Function Call 的区别是什么?
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