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。
「SFT vs RAG」找到 34 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…
匹配口述回答：…态能不能记住。但真正落地时，两者常常是混合的，比如一个客服系统既有知识库检索又有工具调用，那评估就得两套一起上。另外，很多人会纠结RAG和[[SFT]]怎么选，我的判断是，如果知识频繁更新，RAG更合适，因为微调跟不上变化；如果知识相对稳定、对推理深度要求高，微调更合适。评估数据集也要对应调整。 具体到构建步骤，我重点讲几个核心点。 先说标注策略。我一般做三层：先让领域专家按标注指南做初标，建立标准；然后交叉验证，至少两个人标同一批数据，算Cohen's Kappa一致性指标…
匹配正文：…化慢，用draft model复用前序hidden state 树状注意力：共享前缀的多个候选回复并行解码 关键取舍：超长上下文 vs 显式记忆不是互斥，128K内用原生长上下文，超出的用RAG式记忆检索，两者结合最实用。 学习建议 建议从对话状态跟踪、上下文压缩、记忆机制等基础概念入手，结合Transformer架构与RLHF训练实践，逐步理解多轮对话的系统设计。
学习内容与项目面试，在同一条路上。