金11银12！马上签了，结果收到5个一面

1. 你的RAG项目主要什么作用2. RAG项目工作流程是什么3. 你的RAG项目出现问题，怎么进行排错4. 大模型微调过程中数据预处理的步骤有哪些？5. 如何解决大模型Agent的工具调用 幻觉问题？6. LoRA微调技术是什么？7. 大模型Agent的记忆机制分为哪几类？8. 大模型后端部署常用的框架有哪些？9. 全参数微调与轻量化微调的适用场景分别是什么？10. 大模型Agent实现复杂任务规划的核心方法有哪些？11. 大模型推理服务的性能优化手段有哪些？12. 如何设计大模型微调后的效果评估体系？13. 大模型Agent对接第三方API时，后端如何做接口鉴权、限流与异常捕获？14. 大...

   😅? 

感觉面试官自己也不是很熟 没怎么招过1. 你挑一个最熟悉的项目详细讲一下，重点说业务背景、数据形态和你负责的部分2. 如果大模型输出格式和你预期不一致，你一般怎么处理这个问题如果只回答“加强 prompt 约束”会显得太浅。真实场景里，输出格式不一致通常有三层原因：第一层是模型没理解任务边界，第二层是格式本身太脆弱，第三层是生成阶段没有约束。我的做法一般是先把格式要求拆成字段级约束，尽量避免开放式自然语言和结构化字段混在一起；然后再根据场景决定是用 schema 校验、函数调用、受限解码，还是生成后重排修复。如果业务要求严格，比如必须产出合法 JSON，我不会只依赖 prompt。我会让模型先...