也大大小小面了很多内部正在搞AI的公司，给大家分享一下我的面试题库！ 第一章：RAG 系统 Q1: 请解释 RAG 的工作原理。与直接对 LLM 进行微调相比，RAG 主要解决了什么问题？ RAG（Retrieval-Augmented Generation）的核心是"检索+生成"两阶段：先从外部知识库中检索与用户问题相关的文档片段，再将这些片段作为上下文拼入 prompt，让 LLM 基于检索到的信息生成回答。相比微调，RAG 的优势在于： ①知识可实时更新，不需要重新训练模型； ②可追溯来源，减少幻觉且便于审计； ③成本低，不需要 GPU 资源做训练； ④领域迁移方便，...

一股神秘的力量，我是不是被资本做局了

这个项目就是一份绝佳的“AI Agent开发实战教科书”。它完美地解决了初学者“不知从何下手”的痛点。https://github.com/czl9707/build-your-own-openclaw📊 项目概况速览Build Your Own OpenClaw 是一个手把手教你从零开始构建一个AI Agent（智能体）的教程项目。它通过18个循序渐进的步骤，带你一步步实现一个具备聊天、使用工具、记忆、多平台交互等功能的完整Agent。分析维度具体情况项目价值项目定位顶级教学项目，模仿“Build Your Own X”系列学习路径极其清晰，目标感强技术热门度较高（1.3k Stars），...