匹配正文：…层名称。行方向也一样。原表把“动力设备”合并在两行左侧，高温泵对应的位置是空白。这格空白表示沿用上面的分组，不表示设备没有分类。解析后的逻辑表应保留这个归属，切块时再让相关行带着它。否则恰好从高温泵开始切，就会把分组一起切掉。这里说的完整行组，是能保住当前业务关系的一组行。仪表和动力设备可以各成一块。如果一个分组仍然太长，可以继续拆，但每个子块都要继承自己的分组说明。按完整行切是底线，保留这行依赖的上下文才是目的。注释需要跟随，还需要知道跟谁有了表头和单位，价格已经清…

#RAG#表格切分#文档解析

面经·项目面试

PDF 的字都识别对了，为什么 RAG 还是把流程讲反了？

匹配正文：…核通过后领取、用完归还；右栏是申请材料，列着工号证明、审批记录和设备清单。人读这页纸，通常会先沿左栏把流程看完，再去右栏找材料。解析后的文本却可能变成“提交借用申请、工号证明、审核通过后领取设备、审批记录、用完后办理归还、设备清单”。每个字都能在原页找到，内容也与设备借用高度相关。办理动作和申请材料已经混成一条队伍。把它切成段落送进知识库，后面的模型就得面对一份关系错位的输入。排查这类问题，我会先看文字是怎样排起来的。识别出了什么，按什么顺序组织，以及组织以后属于哪个栏…

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#RAG

#PDF解析

#阅读顺序

学习路线·学习路线

大模型应用开发学习路线

匹配正文：…实际工作重心可能完全不同。 JD 经常出现的任务建议主线你要优先证明什么企业知识库、检索问答、文档处理、搜索与推荐 RAG 解析、切分、召回、重排、引用、评测和上线约束工具调用、业务自动化、工作流、记忆、多智能体 Agent 状态、工具契约、停止条件、幂等、安全和可观测长任务调研、多源证据、报告生成、Agent 训练与评估 Deep Research 任务拆解、证据校验、长任务恢复、成本和评估治理如果 JD 同时写了知识库、Agent 和评测，也不代表你要同时做三…

#学习路线#RAG#Agent

面经·求职· 通用岗位场景

RAG 项目面试会怎样连续追问？一场工程深挖教学复原

匹配正文：…纸上写下自己的资料类型、请求链路和负责范围。面试官：请用两分钟讲清楚你的 RAG 系统。一个合格回答至少要交代四件事：资料怎样解析和切分，问题怎样进入检索，候选怎样融合与重排，最终答案怎样引用原文或拒答。还要明确哪些部分由你完成，哪些来自框架、同事或已有平台。面试官：为什么使用现在的切分方法？固定长度有什么问题？不要直接回答某个固定 chunk size。先说明资料结构：普通段落、表格、列表、跨页内容分别会在哪里破坏语义，再说明你准备怎样用同一批问题比较不同切分方案。…

#RAG#项目深挖#教学复原

求职指南·Agent

Agent 工具调用与 Schema 设计项目模拟面试

匹配正文：…能说明项目怎样上线并稳定运行吗？有按工具维度的监控和版本策略。还需要补充的信号你的结果数字经得起核对吗？只统计 JSON 解析成功率。你能说明项目怎样上线并稳定运行吗？写操作没有幂等键和人工确认。为什么选择这个方案？把所有业务能力塞进一个万能工具。

#模拟面试#简历项目#连续追问

系统教程·Prompt

Prompt 工程面试题大全

匹配正文：…长上下文、如何做 Query Rewrite、如何让工具调用可控。结构化输出失败怎么处理？先用 schema 和示例约束，再做解析校验、失败重试、局部修复和兜底路径。面试里要讲出工程闭环，而不是只说让模型输出 JSON。 Prompt 和 RAG、Agent 是什么关系？ Prompt 是 RAG 和 Agent 的接口层：RAG 用它组织上下文和引用，Agent 用它定义任务、工具与停止条件。好的 Prompt 工程必须和系统设计一起看。继续学习大模型技术栈全景：P…

#专题学习#Prompt 工程面试题大全

系统教程·大模型

大模型项目与公开作品

匹配正文：代码、教程和项目面试题可以直接查看。 RAG From Zero：从文档解析到检索评测一套按工程链路展开的 RAG 教学项目。不是只演示一次问答，而是把资料处理、检索、重排、引用和评测串起来。 GitHub 仓库、README、代码和配套章节，可以直接查看项目结构与实现思路。想判断课程是不是在讲完整工程链路，可以先看目录，再挑检索、重排或评测章节深入阅读。查看 GitHub 仓库大模型面试题图解 100 把 100 道大模型面试题按 14 个模块拆开，每题保留一张 S…

#公开作品#代码仓库

面试题·Agent

什么时候该用 Deep Research，而不是普通 RAG？复杂问题怎么分级路由？

匹配正文：…片段，把片段交给模型生成答案。它适合“答案已经存在于某一处资料中”的问题。例如安装方法、字段含义、某条规则的适用条件。工程重点是解析、召回、重排、证据门槛和引用，而不是让模型自主做长期规划。 Agentic RAG 把检索从固定步骤变成 Agent 可以反复调用的工具。模型看到第一次结果不够，可以改写查询，再查一次或打开某个候选来源。它适合一次检索经常不够，但任务仍以“回答当前问题”为主的场景。 Deep Research 的目标不再是一段即时回答，而是一轮完整研究。系统要…

#Deep Research#问题边界与研究闭环#Deep Research 分级路由

求职指南·求职

大模型应用开发岗和算法岗有什么区别、普通工程师怎么选

匹配正文：…的优势包括: 服务化能力:接口设计、鉴权、异步任务、日志、监控、限流、灰度,这些都是大模型应用上线时的硬需求。数据处理能力:文档解析、清洗、索引、数据库、消息队列,正好对应 RAG 和 Agent 的底层管线。排障能力:线上问题定位、性能瓶颈、用户反馈闭环,比“调一个 demo”更接近真实岗位。业务理解:知道需求怎么变、用户怎么提问、系统怎么接入现有流程,这是很多纯算法背景候选人反而缺的。这也是为什么后端工程师转大模型应用开发:已有经验怎么迁移要单独写一篇:后端不是从…

#求职#职业转型

面试题·Agent

Agent 规划应该写在 Prompt 里，还是固定在业务代码里？

匹配正文：…为什么需要补充信息，或者总结当前进度。但用户可见的解释不能替代机器可执行的计划。只有一段散文式“第一步、第二步”，执行器很难稳定解析，也无法检查依赖和权限。多个低风险候选之间的选择例如系统已经通过权限过滤，只剩三个只读工具，模型可以结合任务语义选择一个。工具候选必须先由后端确定，模型不能自己发明不存在的 API。哪些内容必须写进代码或状态机身份、权限和数据范围用户能否访问某条记录、某个租户的数据是否隔离、工具是否允许执行写操作，都必须由后端检查。Prompt 中写…

#Agent#架构与规划#Agent 规划 Prompt 还是代码

项目实战·RAG

第 2 章:RAG 整体架构

匹配正文：… 章的"迷你流水线"展开成端到端骨架,亲手跑通"建库 → 提问 → 召回 → 拼上下文 → 回答" ✓ 看懂 RAG 的四大模块(解析切分入库 / Query 理解 / 检索召回重排 / 上下文生成)各管什么 ✓ 理解在线检索何时需要双路召回与两阶段排序,以及怎样用评估决定是否采用 ✓ 想通一个关键问题:什么时候单路索引已经足够,什么时候向量与倒排索引能互补 ✓ 建立"模块联动"的全局视角:一处没做好会顺着链路放大本章按三段式组织,不同基础的读者各取所需: 段落给谁看内…

#RAG#检索#项目实战

项目实战·Agent

第 2 章：执行框架与状态取舍——ReAct、IterResearch 等怎么选

匹配正文：…ion: 工具返回的结果(由程序填进去,不是模型生成的) 循环往复,直到模型输出 Final:(最终答案) 这套标签便于教学和日志解析,但不要把它当成所有 Agent 的底层协议。规划执行、图工作流、事件驱动和多智能体系统可能采用不同状态与调度方式。概念 2:只追加观察的两个长任务风险一种最小实现会把每轮观察原样追加到单一上下文。ReAct 本身没有要求永久保留全部原文;如果系统采用这种策略,长任务会暴露两个风险: 只追加观察的实现会线性增长,并增加证据混淆风险预算耗尽…

#Agent#Deep Research#项目实战

面试题·Agent

ReAct Agent 为什么会死循环？停止条件和步数上限怎么设计

匹配正文：…是失败。根因二：工具 Observation 没有清楚语义工具返回空字符串，到底表示确实没有结果、请求参数错误、服务超时，还是解析器坏了？如果系统统一回灌“没有结果，请重试”，模型最容易做的就是再次调用同一工具。工具结果至少应包含状态类别、是否可重试、数据或错误摘要、来源和必要的下一步提示。错误堆栈不应原样塞给模型，既可能泄露内部信息，也会迅速撑大上下文。根因三：每轮看不到可靠的已完成状态如果系统只把所有对话和工具返回按时间堆进 messages，关键状态会淹没在长…

#Agent#架构与规划#ReAct Agent 死循环

项目实战·RAG

第 3 章:文档预处理与切分

匹配正文：…基础 Python(变量、函数、for 循环) ✅ 一份允许处理的测试PDF；可提取文本可直接切分，扫描件需先OCR，空文本要检查解析结果。教学示例不需要真实业务或私人文档完全没接触过 RAG?→ 回看第 1 章:为什么做 RAG? 先做一个失败演练(这是本章的"为什么") 下面的保险条款、用户问题和后果都是为讲解切分风险而构造的教学场景,不是作者或学员的线上事故。有一条保险条款是这么写的:"本保险承保意外伤害导致的身故或残疾,但以下情况除外:(1)战争 (2)核辐射………

#RAG#检索#项目实战

项目实战·Agent

第 3 章:工具集设计,让 Agent 真正「会用工具」

匹配正文：…沙箱。生产里的通用代码执行需要进程/容器隔离、只读文件系统、无默认网络、CPU/内存/时间限制和结果大小上限;简单计算优先使用受限解析器或专用服务。 🎯 Part 2 · 面试深度 2.1 工具集按任务和权限最小化 Search、Visit、Scholar 与计算是候选能力,不是固定四件套 Search 用于发现候选来源;Visit 应只访问已解析并允许的资源,保留最终 URL、抓取时间和内容哈希;Scholar 读取论文元数据和正文许可;计算工具执行受限数值或数据处理。任…

#Agent#Deep Research#项目实战

面试题·Agent

Agent Planner 生成的计划为什么不能直接执行？怎么校验和动态重规划

匹配正文：…计划越接近真实执行，越不能只靠自然语言“看起来合理”。计划校验应该分成哪几层第一层：Schema 与字段完整性检查输出是否能解析，必填字段是否存在，类型和枚举是否正确，子任务 ID 是否唯一。结构错误不必调用工具，更不应进入权限系统。 Schema 校验适合确定性代码。模型可以根据错误摘要修复一次，但如果反复生成相同错误，应停止或切换到受控模板，不能无限修复。第二层：依赖和图结构检查前置节点是否存在、是否有非法环、是否出现永远不可达节点、多个节点是否争用同一不可并发…

#Agent#架构与规划#Agent 计划校验

求职指南·求职

研一/研二转大模型应用开发:三年怎么规划、来得及吗

匹配正文：…果写: 写法问题更好的写法熟悉 RAG、Prompt、Agent 太空,无法追问设计并实现课程资料 RAG,覆盖 PDF 解析、向量检索、重排、引用溯源和离线评估使用 LangChain 搭建问答系统像教程复刻针对制度类问答 badcase,调整切块和混合检索策略,提升召回质量并记录错误分类了解 DPO 和 SFT 只写概念构造多模态问答偏好样本,比较 SFT 与 DPO 在格式遵循和答案质量上的差异写完简历后,按简历项目追问模板逐条问自己:“这个指标怎么…

#求职#职业转型

面试题·Agent

Agent 反思机制怎么落地？Reflector 和 Critic 不能只让模型“再想一次”

匹配正文：… 怎样为不同任务建立质量标准库反思节点不能只拿一套通用标准检查所有结果。可以把标准拆成公共规则和任务规则。公共规则包括输出能否解析、工具是否成功、是否越权、来源字段是否存在、预算是否超出。任务规则由具体目标定义，例如比较任务要求两侧证据齐全，代码任务要求指定测试通过，数据查询要求字段和时间范围符合请求。每条规则至少包含规则 ID、适用任务、输入字段、通过条件、失败等级、建议动作和版本。这样 Reflector 输出的不是“感觉不完整”，而是“规则 evidence_b_…

#Agent#架构与规划#Agent 反思机制

项目实战·Agent

第 5 章:训练数据构造,种子 → 轨迹 → 增强

匹配正文：…izer 共同决定训练字节与 labels 保存规范化前后的结构、目标模型/模板/tokenizer 版本与数据构建代码提交。严格解析 JSON 和枚举，不用正则从自由文本猜工具参数。换模型模板后重新生成并抽检 labels，不能把旧格式机械替换后直接训练。 2.6 分布要匹配目标，还要保留压力切片目标流量分布与风险压力切片分开统计，不追求每个桶机械均衡训练分布不必每个领域/步数完全均衡。用目标流量近似主体分布，再对低频高风险、权限拒绝、无答案、冲突来源、超时、取消和注入…

#Agent#Deep Research#项目实战

求职指南·求职

工作三年的 Java 后端转大模型:在职怎么转、什么时候跳槽

匹配正文：…edis 提升性能太通用为 RAG 检索结果和模型响应增加缓存,降低重复查询延迟处理 MQ 异步任务没有模型场景将长文档解析、Embedding 和索引构建拆成异步任务,支持失败重试做系统监控告警没有质量闭环增加回答质量 badcase 采集、延迟和成本指标监控写了一个 AI demo 太浅构建企业文档 RAG,覆盖切块、检索、重排、引用溯源和评估集上表中的“大模型应用表达”只适用于你在自建项目或当前工作里实际完成过的事情,不能把普通后端经历改写成并未发…

#求职#职业转型

面试题·RAG

RAG Chunk 为什么不能只按固定字数切？

匹配正文：…都套同一个数字，表面上实现统一，实际是把复杂度转移给检索和生成。一条可落地的切分链路是什么？切分不应该从整篇纯文本开始。文档解析阶段已经拿到标题、段落、列表、表格、图片说明、代码块、页码和布局区域。切分器应当利用这些结构，而不是先把它们拍平成字符串，再尝试猜回原来的关系。可以把完整链路分成五步。第一步，形成原子单元。标题、正文段落、列表、表格、图片说明和代码块先按类型整理。属于同一个段落 ID 或布局区域的碎片先合并，不能因为 PDF 换页就立即断开。第二步，按…

#RAG#切分与索引#RAG Chunk

项目实战·RAG

第 7 章:Query 理解与改写

匹配正文：…、延迟、成本和漂移监控选型。用 LLM 做意图识别,prompt 模板怎样便于校验? 这是面试高频追问,重点是收窄候选并让输出可解析: LLM 意图识别需要候选、可解析格式、示例与服务端校验枚举候选:把所有意图类别明明白白列进 prompt,让模型"做选择题"而不是"做问答题"; 强制输出格式:要求"只输出编号"或输出 JSON,否则模型爱加一堆解释,后处理是噩梦; few-shot 示例:提供有代表性的"问题 → 类别"范例,可能帮助模型理解边界;示例也可能造成顺序偏差…

#RAG#检索#项目实战

面试题·RAG

Chunk Size 和 Overlap 怎么选？不要背 512 和 100

匹配正文：…后，会占掉多少候选位和模型上下文？参数改变后，怎样证明收益来自切分，而不是其他模块同时变化？从工程链路看，RAG 可以拆为离线解析、在线召回、上下文生成和查询理解。切分位于离线阶段，但它会沿着整条链路向后影响：块太大，向量里同时包含多个主题，检索得分可能被噪声稀释；块太小，问题所需的前提、条件和结论可能落在不同块里；重叠太小，边界信息可能断开；重叠太大，多个近似块会挤进同一个 Top K。所以，这不是一个“字符串应该截多长”的问题，而是“证据怎样进入检索单元，并以多大代…

#RAG#切分与索引#Chunk Size