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「ReAct 工具调用」找到 160 条内容
按专题浏览 →匹配正文：… 八股部分按岗位方向抽,不会全都问: RAG 方向:检索链路(切块策略、嵌入选型、混合检索、重排)、评估指标。 Agent 方向:工具调用与规划(Function Calling、ReAct、失败恢复、多步编排)。 微调方向:LoRA/QLoRA 原理、数据构造、灾难性遗忘。 推理方向:KV Cache、量化、批处理与吞吐优化。 这些在领域八股速通里按模块整理好了,题库入口在 /questions,每道题有书面答案和口语版讲法。练的重点是「能顺畅讲出来」,不是「看懂点头」——…
匹配正文：…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,其他方向是加分项 题库「推理优化」模块 「良好的工程能力」 代码…
匹配正文：… RAG 基础题库。 Agent(154 题):验证你能不能让多步流程稳定跑 Agent 是站内题量最大的方向,考点密集在"规划、工具调用、记忆、失败恢复"。面试官真正担心的是:你的 Agent 是 demo 里跑通一次,还是真能在出错时兜住。 维度 内容 面试官在验证什么 你能不能设计工具调用、管好上下文与记忆、处理失败与死循环、控成本,让多步任务稳定收敛 先看哪个 Deep Research Agent 教程:从 ReAct、工具、记忆到评估 代表题型 "Agent 怎么…
学习内容与项目面试，在同一条路上。