AI Agent 开发面试实战:RAG、LangGraph 与后端基础全记录
原力健康 AI Agent 开发岗位面试全记录,涵盖 RAG 检索流程、知识库构建、Chunk 切片优化、多路召回、LangGraph 编排、Redis 分布式锁与缓存、设计模式、排序算法等 23 道面试题详细解答。
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LLM 应用开发面试 50 道核心模拟题及详细答案,覆盖 RAG 检索与评估、文本分块策略、多路召回、Agent 架构设计、LangGraph 编排、模型部署与推理优化、LLMOps 工程化等七大专题,助你全面备战大模型应用岗面试。
大模型应用开发工程师模拟面试完整记录,包含自我介绍、RAG 系统搭建、Embedding 选型、文本分块策略、多路召回、Agent 架构设计、LangGraph 编排、模型微调部署等核心面试题的候选人回答与参考答案对比分析。
大模型岗位面试八股文全面深度版,涵盖模型量化(PTQ/QAT/GPTQ/AWQ)、微调技术(LoRA/QLoRA/全参微调)、部署推理(vLLM/TensorRT-LLM/TGI)、分布式训练(DeepSpeed/FSDP/Megatron)、Transformer 基础原理五大核心板块,120+ 道高频面试题详解。
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全面深入解析 Transformer 架构,从诞生历史背景到整体架构概览,详解编码器与解码器核心组件、多头自注意力机制、位置编码、前馈网络、残差连接与层归一化,并延伸至 GPT/BERT 等现代大模型的架构演进。
RAG 生产落地技术面试题集,45 道核心题覆盖 10 大方向:基础架构、文档处理与知识库构建、Embedding 与向量化、向量数据库选型、检索策略优化、生成与后处理、生产级系统架构、评估与优化闭环、高级 RAG 技术、真实生产排障,含面试加分点与常见踩坑。
基于 QwenPaw v1.1.9 源码的 100 道面试题全解析,覆盖架构设计、Agent 系统与 ReAct 循环、记忆系统、技能系统、工具系统、频道系统、Cron 与 Heartbeat、多 Agent 与 ACP、安全体系、配置系统等 13 大模块。
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