这段时间春招面试，不管是中小厂、制造业信息化、还是软件岗，只要沾一点智能、算法、大模型、AI工具，面试官必问AI相关问题。我一开始完全没准备，前两场答得一塌糊涂，后面专门整理了一下，才发现套路非常固定。给大家说下最常出现、几乎每家都问的：第一个就是 RAG基本都会问：你知道RAG吗？能干什么？和直接训模型有什么不一样？不会让你手写公式，就是看你懂不懂：外接知识库、减少幻觉、不用改模型、更安全这几个关键点。能说清楚，面试官就点头了。第二个必问：AI幻觉什么是幻觉？为什么会出现？你在项目里怎么避免？我一般就答：数据不行、模型瞎编、上下文乱。解决就靠RAG、加校验、限制输出、加来源引用。很朴实，但面...

目前大三下，学院本，投了五百多份简历，才得到的这份实习，大概是一个八九百人的厂，分公司挺多，但是来三天了，啥工作任务都没有，每天坐在那里刷力扣，我想问问各位大佬这种情况正常吗

没必要在学校疯狂卷了

1. 你做的 Agent 项目，完整链路讲一下完整链路一般是用户问题进入后，先做意图识别和 query 改写，再根据意图判断走纯 RAG、RAG + Tool，还是多 Agent workflow。检索阶段会做混合召回，再用 rerank 精排，拼接上下文后交给大模型生成。如果涉及订单、机票、酒店这类实时数据，会通过 function calling 调后端接口。最后返回答案时，会附上引用、置信度或者兜底话术。二面一般会继续追问每一层为什么这么设计，以及哪一层最容易出问题。 def agent_pipeline(query, user_profile): intent = detect_int...