页面加载中…
搜索中文正文和常见中英文技术词，按教程、项目、面试题筛选。
「Agent 设计」找到 400 条内容
按专题浏览 →匹配正文：…因】 多轮对话里的上下文遗忘、指代不清、一致性缺失,技术成因是什么?有哪些建模/架构层面的改进? 较难 → 【记忆系统架构】 如何设计一个高效可扩展的 Agent 记忆架构(短期/长期/检索机制、关键模块与数据流)? 较难 → 【长期记忆存储选型】 长期记忆常用哪些存储形式?向量库 / 结构化知识库 / 外部符号记忆各自优缺点与适用场景? 中等 → 【对话状态管理】 多轮系统里怎么设计对话上下文的状态管理(存储策略、动态更新、长度截断)? 较难 → 【记忆衰退机制】 为防止过…
匹配正文：后端工程师是转大模型应用开发最有优势的人群。服务化、数据处理、性能优化、系统设计这些存量能力,占大模型应用岗日常工作的一半以上,真正要补的只有「模型这一层」:LLM 怎么工作、RAG/Agent 两套范式,以及一套从「确定性对错」换成「概率 + 评估」的新直觉。别推倒重来,把已有经验翻译成大模型系统的语言就够了。 作者:吴师兄 | 适合:Java/Go/Python 后端、数据开发、想转大模型应用岗的在职工程师与在校后端方向学生 | 前置:写过服务化项目,了解应用岗和算法岗的…
匹配正文：… 学到这一步,做几道题验证一下,知道自己学到位没。 关联面试题(5 道,覆盖 5 个角度) 【评估维度与方法】 评估 RAG / Agent 系统通常用哪些指标和方法?请说明评估的维度。 中等 → 【MRR 指标】 RAG 里 MRR(平均倒数排名)怎么定义?它在评估时有什么特殊意义? 基础 → 【评估数据集设计】 如何设计和构建高质量评估数据集?数据采集、标注流程、负样本怎么处理? 中等 → 【检索段评价体系】 衡量召回阶段质量有哪些成熟的离线与在线评估指标? 较难 → 【…
学习内容与项目面试，在同一条路上。