匹配正文：答案要点意图识别决定检索策略选择（向量检索/关键词检索/混合检索）通过查询改写和扩展提升召回率识别多跳/复杂意图以触发Agent能力过滤无关查询降低幻觉风险为生成阶段提供结构化上下文指导意图识别的核心作用意图识别是RAG系统的"路由中枢"，解决**"用户到底想要什么"**的问题，直接决定后续检索和生成策略。一、提升检索准确性场景意图识别的作用检索方式选择事实类→关键词/稀疏检索；语义类→向量检索；模糊需求→混合检索查询改写识别省略实体（如"这个产品…

#OPPO#RAG 意图识别#RAG

面试题·模型微调· 美团

RAG 深度与局限怎么破?

匹配正文：…制、多跳推理弱）提出至少3个具体优化方向（如混合检索、重排序、查询改写）结合实际场景说明优化方案的可行性体现对RAG与微调、Agent等技术边界的理解 RAG的核心价值与深度优势层面知识动态化：无需重训模型即可更新知识，解决大模型"幻觉"和时效性问题可溯源性：检索片段作为引用，提升生成可信度，满足合规审计需求成本可控：相比全量SFT，RAG的边际成本极低，适合频繁变更的业务知识技术深度体现不仅是"向量检索+Prompt拼接"，而是涉及查询理解→多路召回→精排…

#美团#RAG 局限性#RAG 优化方向

面试题·模型微调· 字节

动态Prompt训练数据怎么构建?

匹配正文：…否合理、Action是否正确调用对比级 RL/DPO训练同一状态下，优/劣响应的偏好对关键决策：是否对"中间步骤"打标签——Agent任务建议细粒度，纯对话任务可粗粒度三、上下文建模：状态追踪机制结构化状态表示：将历史工具返回、中间结论编码为模型易解析的格式（JSON/XML嵌入Prompt）位置敏感设计：关键信息（如最新Observation）放在Prompt尾部，利用位置偏置截断策略：超长上下文时，保留摘要而非简单截断——需同步训练摘要模块四、质量验证：动…

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#字节#动态Prompt训练数据#Prompt微调数据构建

面试题·Prompt· 高德

CoT vs ToT vs GoT 怎么选?

匹配追问：场景切入假设我们要做一个电商客服Agent，用户问“我想退货，但找不到订单了”，Agent需要先查订单、再校验资格、最后生成退货流程。这种多步任务，你会怎么设计它的推理过程？层层追问现在大模型做复杂任务，你觉得最关键的瓶颈是什么？……那怎么让模型一步步推理呢？……如果一步推理不够，需要探索多条路径呢？……再进一步，如果有些步骤可以合并或循环优化，又该怎么做？直球架构请系统介绍提升大模型规划能力的方法，比如CoT、ToT、GoT，重点讲原理、适用场景、优缺点，以及实际…

#高德#CoT ToT GoT 对比#大模型规划能力

面试题·Prompt· 脉脉

Prompt 如何系统设计、评测和发布？

匹配正文：…据放进示例。复杂任务可以要求给出简洁依据、可核查步骤或工具结果；不应依赖暴露内部思维链来获得安全性或可审计性。 3. RAG 与 Agent RAG 提示保存证据 ID，要求逐主张引用，并在证据不足或冲突时澄清/拒答。原始相似度不是校准置信度，不能统一写“低于 0.7 拒答”。先通过数据、检索、上下文组装和生成各层评测确定条件。 Agent 的工具描述要与服务端 schema 一致，但模型生成参数仍需验证。循环停止、重试、费用与副作用控制放在编排代码里；“自我纠错”提示不能替…

#Prompt#提示工程#结构化输出

面试题·Prompt· 华为

思维链(CoT)什么时候用?

匹配正文：…链分析、事件时序推理 3. 需要可解释性的决策场景医疗诊断、法律分析、风险评估用户需要理解"为什么"而不仅是"是什么" 4. Agent规划与工具调用任务分解为子步骤，每步决定调用哪个工具错误时可回溯到具体步骤定位问题作用机制与示例核心机制：将隐式推理显式化，通过"思考→行动→观察"的循环，利用自回归特性逐步生成中间状态。示例对比（数学应用题）：方式输入输出标准Prompt "小明有5个苹果，给了小红2个，又买了3个，现在有几个？" "6个"（可能错） …

#华为#思维链 CoT#Chain-of-Thought 使用场景

面试题·Prompt· 字节

LLM 输出格式如何强校验?

匹配追问：场景切入假设我们做一个订单查询的Agent，用户说‘查一下我的订单’，模型可能输出一段话也可能输出JSON。你怎么保证它一定返回一个结构化的订单对象，而不是自由文本？层层追问你平时怎么保证模型输出是你要的格式？……那如果Prompt里写了要求，它还是偶尔输出乱的呢？……再比如API调用场景，格式错了整个流程就断了，你会怎么兜底？直球架构聊聊大模型输出的格式过滤机制。从Prompt、模型层到后处理，你一般怎么设计？有哪些关键技术和权衡？

#字节#Prompt工程#大模型输出过滤

面试题·Prompt· 小红书

提示工程有哪些核心方法?

匹配追问：…如果任务很复杂，比如让模型写一份市场分析报告，你会用什么技巧来提升推理质量？……这些技巧有副作用吗，比如成本或者稳定性问题？直球架构请系统性地介绍一下提示工程的主要方法，包括基础技巧、推理增强、Agent模式等，每个方法的应用场景和优缺点，以及在实际项目中你怎么根据任务复杂度选型。

#小红书#提示工程方法#Prompt 技术

面试题·RAG· 阿里

LangChain vs LlamaIndex 场景怎么选？

匹配正文：…应用编排框架数据检索与知识库专用框架抽象层级高，覆盖完整应用生命周期聚焦数据摄入→索引→检索→合成核心优势工具链整合、Agent编排、记忆管理数据连接器、索引策略、检索优化技术侧重点对比 LangChain的核心能力链式编排：通过LCEL构建复杂工作流，支持条件分支、并行执行工具生态：内置大量第三方工具集成（搜索、数据库、API） Agent系统：ReAct、Plan-and-Execute等多模式Agent实现记忆管理：ConversationBuff…

#阿里云#AI框架选型#LangChain vs LlamaIndex

面试题·RAG· 华为

逻辑引导怎么用？

匹配追问：…断原因、最后给解释？层层追问你处理过需要多步推理的任务吗？……比如数学题，模型容易跳步骤出错，怎么让它按逻辑走？……那要是用在agent决策场景呢？怎么保证它思考-行动-观察不跳步？直球架构说下大模型推理时为什么需要逻辑引导？在哪些情况下必须用？具体有哪些实现方式，比如结构化prompt或输出约束，相比自由生成有什么优势？

#华为#逻辑推理引导#逻辑引导

面试题·检索· 字节

RAG 系统实现：组件与流程

匹配正文：…及适用场景提及RAG的典型优化方向（查询改写、上下文压缩、多路召回）能指出实现中的常见陷阱（如切分粒度、语义漂移） RAG核心架构：两阶段流水线索引阶段（离线）文档处理：按语义/固定长度切分chunk，控制256-512 tokens，保留上下文重叠向量化：用Embedding模型（如BGE、M3E、OpenAI text-embedding-3）编码为稠密向量存储：写入向量数据库（Milvus、Faiss、Elasticsearch），可搭配稀疏索引（BM25）…

#字节#RAG系统实现#RAG 实现

面试题·项目与经历· 京东

成就感经历 STAR 回答

匹配追问：…解决的如果重来一次，你会在哪些方面做得不同这个经历如何影响了你后续的技术决策或职业选择场景切入假设你带团队做一个大模型客服Agent，业务方只给三周，数据还特别脏，你会怎么应对？层层追问聊聊你做过最有成就感的一个项目吧……比如从背景到行动再到结果，哪个环节让你印象最深刻？直球架构请分享一个你最有成就感的经历，包括背景、角色、行动和结果，重点说你的技术决策和业务影响。

#行为面试#STAR法则#自我认知

面试题·文档处理· 小鹏

RAG 分块长度与重叠如何取舍?

匹配追问：…一般怎么处理？……固定长度切分会有边界问题吗？……那重叠策略呢？……语义完整性怎么保证，比如怎么避免把一个句子切到两个块里？直球架构在RAG系统中设计文档分段策略，需要考虑分块长度、重叠策略和语义完整性三者的权衡。你会怎么定？不同场景下比如事实问答和总结分析，策略有什么不同？

#小鹏#RAG 文档分段#检索增强生成分段策略

面试题·评估· 字节

专业领域 RAG 链路怎么搭?

匹配追问：…统，你觉得最关键的是什么？……文档怎么切块才不丢上下文？……检索策略上，光靠向量够吗？……生成时怎么保证不瞎编、还引用来源？直球架构设计一个医疗领域的RAG系统，从文档处理、索引构建、检索策略到生成优化和评估，完整链路你怎么搭？重点说说多模态解析、双轨索引、多路召回加精排、以及防止幻觉的生成约束。

#字节#RAG 全链路#RAG 技术链路

面试题·多模态· 淘天

截图组件功能怎么用 RAG 解释?

匹配追问：…给你一张界面截图，你怎么让系统看懂上面有什么组件？……然后怎么关联到功能说明？……如果知识库里只有文本文档，没有图片匹配呢？直球架构设计一个基于RAG的界面截图解释系统，要求能识别组件并检索知识库生成功能说明。说清楚视觉理解、跨模态检索、生成整合这三个环节的具体技术选型和流程。

#淘天#多模态#多模态 RAG

面试题·检索· 淘天

Naive RAG vs Advanced RAG 区别?

匹配追问：…道，先检索再生成……但实际中检索质量不好怎么办？……比如用户问的问题和文档表述差距很大，或者需要多步推理，你有哪些手段优化？直球架构请你对比Naive RAG和Advanced RAG，重点说清楚它们在架构上的主要区别，以及各自适合什么场景？

#淘天#重排与优化#Naive RAG