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「RAG 优化」找到 336 条内容
按专题浏览 →匹配正文：…熟悉 LangChain / LlamaIndex 等框架」 用过其一即可,更看重你知道框架替你做了什么 用框架重写一遍你的最小 RAG 「熟悉 Function Calling / ReAct / MCP」 Agent 岗核心项,会追问实现细节 MCP 入门、工具调用 「熟悉大模型微调」 应用岗通常只考 LoRA/SFT 概念与「何时微调 vs 何时 RAG」 题库「模型微调」模块的判断类真题 「熟悉推理优化(vLLM、量化、KV Cache)」 部署方向核心项,其他方向是…
匹配正文：…察重点不同,准备时对号入座,把每类的关键权衡点和对应的站内深挖章节过一遍。 题目 考察重点 站内承接 设计一个企业知识库问答系统(RAG) 切块/检索/重排、防幻觉、引用、评估闭环 RAG 系统怎么从零搭起 设计一个多步 Agent / 工作流(如深度调研助手) 任务拆解、工具调用、记忆、循环终止、失败重试 Deep Research 这类 Agent 怎么设计 设计一个高并发大模型推理服务 批处理、KV Cache、并发调度、显存、限流降级 服务化章 和 推理优化题库 设计…
匹配正文：… 到 [ ]、置信区间/流量和观察期；同时交代失败案例、成本、回滚和下一步。 禁止项 不要把联邦学习简化为“只聚合特征”；典型联邦优化聚合的是本地模型更新/梯度等信息，仍需隐私与攻击面分析。Self-RAG 是文本检索增强生成方法，不应拿来解释图像分类置信度。若项目没有使用这些技术，就不要为了显得复杂而加入。
学习内容与项目面试，在同一条路上。