深度学习参数量

面试官问你：agent系统中，工具调用失败怎么办？以及之前可能铺垫了哪些问题，串讲！引入“工具”的过程1.什么是agent，他的组成部分有哪些？2.为什么要引用工具，单纯的大模型不行吗？3.工具给大模型扩展了怎么样的能力？4.了解Function call吗？5.了解MCP吗，说说MCP的组成？6.看来你都了解 说说Function call，MCP，工具之间的区别？7.最近很火的skill，你跟Function call，MCP做过对比吗？8.看来你都做过对比，说说skill有哪些特性吧9.看来你都了解，说说mcp和skill哪个上下文占用比较大10我去这些你都知道，那你知道怎么写好一个工具...

1、自我介绍2、简单聊下实习干了什么 ,解决了什么问题3、讲讲什么是 RAG，结合你做过的企业知识库问答系统讲一下 RAG 调用的全流程RAG 是 Retrieval-Augmented Generation，也就是检索增强生成。它的核心思想是先从外部知识库中检索相关内容，再把检索结果作为上下文交给大模型生成答案，这样可以降低模型只依赖参数知识带来的时效性和幻觉问题。以企业知识库问答系统为例，完整流程一般是用户输入问题之后，系统先做 query 预处理，比如纠错、改写、意图识别和关键词提取，然后进入召回阶段，从向量库、全文检索或者混合检索系统里找出候选文档；候选文档出来后再做 rerank 重...