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今天直接上硬菜。面试官只要问Embedding，跑不出这三个方向：维度怎么定、距离怎么算、降维怎么画图。咱们不讲虚的，直接给答案、给理由、给操作。第一击：维度——不是越大越好，也不是越小越香面试常问： 你们Embedding维度设多少？为什么？直接回答： 一般在64到512之间。推荐从128开始试。为什么不是越大越好？维度太高 → 向量稀疏，每个位置都“有点意思但又不确定”，模型容易记住噪音而不是规律（过拟合）。计算慢、存储大，线上推理成本翻倍。为什么不是越小越好？维度太低 → 信息挤在一起，就像把一张高清图压成马赛克，物品/用户之间的差异表达不出来。实践口诀：数据量小就偏小（64~128），...

想问问各位大佬，我这个简历哪里有问题，已经投了几百份了但是只有三个面试

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。  ...