有没有人能给我捋一捋大模型应用开发到底是什么

面试时间： 5.13技术栈： Python、Agent、Multi-Agent、RAG、Claude Code岗位链接： Binance Accelerator Program - Institutional Business Development面试流程自我介绍 → 手撕算法 → 项目问答（拷打Agent技术）面试题目1.自我介绍2.手撕算法：最小覆盖子串（Hard，LeetCode 76）滑动窗口经典题。维护一个窗口 [left, right]，用哈希表记录 t 中字符频次需求，当窗口满足所有需求时尝试收缩左边界。时间 O(n)，空间 O(字符集大小)。核心思路：right 扩张找可行解...

想入行 Agent，最对口就是大模型应用开发岗。日常就是搭建智能 Agent、做任务编排、多智能体协作、RAG+Agent 落地。主要用 Python、LangChain、LlamaIndex，懂一点提示词工程、向量数据库就行。不用深耕底层模型训练，偏向业务落地和工程开发，校招门槛友好，零基础转 AI 很合适，也是目前招聘需求量最大的 Agent 相关岗位。

自我介绍RAG 的流程RAG 的优势怎么识别大模型的幻觉？减少大模型幻觉的措施有哪些？用了 RAG 以后，大模型就一定不出幻觉了吗？怎么排查？怎么确保 RAG 检索到的文档块一定是想要的？MCP 的概念怎么写好提示词？未来的升学规划？反问

观牛客有感，感觉大家只有进大厂才算有offer？一堆说自己0offer的，是只投大厂吗？还有现在是不是人均简历上都得有AI项目了？