招行卡中心总部终面

1. 自我介绍2. 什么是 RAG？它和普通大模型问答有什么区别？答案：RAG 是 Retrieval-Augmented Generation，也就是检索增强生成。它不是让大模型完全依赖参数记忆回答问题，而是在生成答案前，先从外部知识库里检索相关资料，再把检索结果作为上下文交给大模型生成答案。普通大模型问答依赖模型训练时学到的知识，容易出现知识过期、幻觉、无法引用来源等问题。RAG 的优势是可以接入企业私有知识、实时文档和业务数据库，并且答案可以追溯到原始证据。它更适合企业内部知识问答、客服、运维、法规、医疗、金融等知识更新频繁且要求可追溯的场景。 def rag_pipeline(quer...

二面完，两天后链接自动消失了。后面希望大吗

AI 应用 / Agent 岗考察:Agent 框架 + 工具调用 + Prompt 工程 + 实际应用落地。增长最快的方向。   1、Agent / 工具调用  介绍一下 Agent 的核心组件  思路:LLM(规划+推理) + Memory(短/长期) + Tools(外部能力) + Planner + Executor + Reflection;关键区别是「循环执行」而非一次调用。   ReAct 的执行流程是什么  思路:Thought → Action(选工具+参数) → Observation(工具结果) → Thought 循环,直到 Final Answer 或达步数上限。  ...