AI与八股 "介绍一下AI的技术理解" 回答要点：  Skill概念：技能说明书，渐进式加载，更精确 MCP vs Function Calling：MCP是统一标准，Function Calling需自定义 Transformer：QKV注意力机制，编码器理解语义，解码器生成文本  "对RAG的向量库有了解吗？" 回答要点：  PGVector：项目中使用，500万以下数据，开发友好 Milvus：专业开源向量库，支持分布式 作用：向量存储，权重分配，精准定位知识  "怎么把文档转换成向量库？" 回答要点：  文档预处理：加载、转换...

被横向挂了，希望发出来对大家有帮助！1. 请介绍 Transformer 的结构组成及各部分作用2. 如何降低 Transformer 的计算复杂度？常见的稀疏注意力变体有哪些？3. LoRA 微调的原理是什么？秩 r 的选择会对模型表现产生什么影响？4. KV Cache 是什么？为什么能极大地提升推理速度？5. RAG 完整流程，构建向量检索库时如何处理时间衰减对召回的影响？6. 微调时的训练数据是怎么构建的？如何保证样本多样性和质量？7. 在 RAG+知识图谱的 Agent 系统中，知识图谱更新的机制是怎样的？如何保证实时性？8. 训练 LoRA 模型时，你是如何选择冻结层的？依据是什么？9. 在高并发查询 Agent 系统中，你会如何优化召回和生成阶段的延迟？10. 大规模 Agent 系统在多线程/多进程场景下的资源调度策略如何设计？

1、项目里负责的边界是什么？哪些内容是亲手实现或验证的？我负责的边界一般分成四块：Agent 主链路、RAG 检索链路、工具调用层和效果评测。主链路包括 query 理解、路由、上下文构造、结果生成；RAG 这块包括文档清洗、切片、召回、重排和 prompt 拼接；工具调用层包括 function schema 定义、参数校验、执行封装和失败重试；评测这块包括 badcase 回流、离线测试集和线上日志分析。亲手实现的部分主要是在线链路和评测闭环，比如 query 改写、混合检索、rerank 接入、上下文压缩、工具调用编排、token 统计、失败样本分析。验证过的内容包括不同 chunk 策...

我是犯天条了吗？大佬们