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末梦
2023-11-07 19:21
廊坊职业技术学院 网络安全
发布于北京
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老是忘记scanf,下次长记性
2023-11-07
在牛客打卡1天,今天学习:刷题 15 道/代码提交 21 次
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Agent高频送分题:为什么AI Agent多用SEE?以及SSE和WebSocket技术选型
为什么你这个Agent项目选择用 SSE 而不是 WebSocket?是怎么考虑的技术选型 在最近的 AI Agent 相关面试中,我发现这是一个必考的“送分题”。如果仅仅背诵“SSE 是单向、WebSocket 是双向”这类基础定义,很难打动面试官。 面试官真正想考察的,是你对业务场景的适配能力以及对网络协议架构的深度思考。以下是我总结的深度回答思路。 一、 核心分歧点:场景驱动选型 在面试中,我通常会先抛出一个观点:没有最好的协议,只有最适合业务的协议。 SSE (Server-Sent Events):本质是基于 HTTP 的“长轮询升级版”。服务器在处理完请求后,保持连接开启,不断推...
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1. Agent 工具调用你知道怎么训练吗?训练集应该包含哪些?怎么得到训练数据集?如果只是让模型“知道有工具”,那只需要在 SFT 里教会它工具名和参数格式;但如果想让它真的会用工具,训练集必须覆盖完整决策链路。至少要有三类样本:一类是该调用工具的,一类是不该调用工具的,还有一类是要调用多个工具且有依赖关系的。否则模型很容易学成“逢问题必调用”。训练数据来源一般有几种。最理想的是业务日志里已有高质量人工操作轨迹,把用户问题、检索条件、调用参数、返回结果和最终回复串起来。没有现成轨迹时,就要靠规则模板、专家构造、模型自蒸馏和人工校验混合生成。真正难的地方不在造正样本,而在构造反例,比如参数缺失...
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