1. 自我介绍2. 介绍一下 AI 智能体的 workflow，以及 RAG 知识库是怎么设计的智能体 workflow 一般不是一次模型调用，而是多阶段任务流。我会把它拆成意图识别、任务规划、工具选择、检索增强、结果生成、校验和记忆更新几个阶段。比如运营人员问一个商品问题，系统先判断是选品分析、广告诊断、库存预警还是内容优化，再决定调用商品库、广告系统、向量知识库或规则引擎。RAG 知识库设计上会分离结构化数据和非结构化文档。结构化数据比如商品指标、广告 ROI、库存周转用 MySQL、ClickHouse 或 ES 查询；非结构化内容比如运营 SOP、平台规则、历史案例、达人脚本会做切分、...

，有没有什么老主神学，祝我一臂之力

算法面经：📌【一面】基础八股 + RAG深挖八股：介绍几种Attention（MHA，MQA，GQA）的区别八股：分别讲一下Dense模型和MoE模型以及二者的区别八股：讲一下MoE的路由机制是如何做的？项目：介绍RAG项目，讲一下RAG项目的亮点项目：如果召回的答案不是想要的，该怎么处理？项目：讲一下BM25算法原理项目：是否做过意图识别？如果要做意图识别，可以怎么实现？项目：微调项目是如何模型选型项目：如何做微调的？直接用 PEFT 库，还是用LLama Factory做的？项目：讲一下DPO, PPO, GRPO的原理和区别，写一下DPO loss函数代码题：lc15 三数之和【二面】...