这个是5.11发的offer了,HR面和二面隔了10多天1. 自我介绍2. RAG 有没有解决大模型胡说八道的问题答案：RAG 只能缓解幻觉，不能彻底解决幻觉。RAG 的作用是把外部知识、业务文档、历史记录和实时数据作为上下文提供给模型，让模型减少依赖参数记忆。但如果召回错了、召回不全、chunk 切分不合理、rerank 排错、prompt 没约束好，模型仍然会基于错误证据生成错误答案。所以线上 RAG 不能只做“检索 + 拼 prompt + 生成”。必须做证据约束。比如在园区运维场景里，模型说“冷却塔水泵异常导致能耗升高”，就必须引用对应的告警记录、传感器曲线或历史工单。如果没有证据，只...

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Q1：企业内部落地 Agent，你最先关⼼哪三个⾮功能需求？答案：安全与合规（权限、审计）、可控性（⼈在回路、⼯具⽩名单）、可观测性（轨迹、指标、回放）。Q2：客服场景如何降低幻觉？答案：强 RAG 溯源、禁⽌⽆引⽤断⾔、模板化答复、未知则转⼈⼯。Q3：怎么评估⼀个 Agent 的好坏？答案：分层评估：任务成功率、平均步数/成本、⼯具错误率、⽤户满意度、安全事件数；基准可包括静态数据集 + 仿真环境 + 线上 A/B。Q4：Agent 的最⼤⻛险是什么？答案：复合错误与权限滥⽤——单步⼩错在多步放⼤，或⼯具被诱导执⾏⾼危操作；因此必须 最⼩权限 + 强审计 + ⼈在回路。Q5：如何防⽌ Pro...