🕐面试时间：60min❓面试问题：最汗流浃背的一集，面试官让屏幕共享现场展示vibe coding拷打实习，具体用higress实现了什么功能，为什么要把ingress替换成他，为什么用它，有没有用过其他什么插件为什么做权限要用到rbac，有没有其他的考量吗，比如abac什么的（其他的技术选型我都有做攻略，可没想到这个也有技术选型，唉，又不会）harness engineering听说过吗现在有个问题 ，一个agent有很多mcp工具可以选择，但是需求过来了以后，并没有匹配到我想要的那个mcp，怎么解决（我说让用户自己选择可能要调用的工具....）skills听说过吗mcp有哪些开发模式（s...

继续来分享下之前的面经~1.介绍RAG项目，整体架构和实现思路2.RAG中的检索模块召回错误结果时，你会如何处理？3.RAG出现漏召的情况，你会如何优化检索模块？4.如何评估RAG系统的效果？有哪些评估指标？5.解释LoRA高效参数微调的原理，为什么要用低秩分解？6.DPO训练中模型输出变长是什么原因？如何解决？7.大模型出现复读机现象的原因是什么？有哪些解决方法？8.SFT微调后模型的通用能力出现遗忘，你会如何处理？9.Wide&Deep模型的原理是什么？Wide部分和Deep部分分别解决什么问题？10.DIN模型相比传统推荐模型有什么改进？11.L1正则和L2正则的区别是什么？从数学角度解释为什么L1能产生稀疏性？12.SQL：统计每个商家的评论数并去重13.手撕代码：编辑距离

1. 自我介绍2. 项目拷打3. 什么是 AI Agent？AI Agent 是一种以目标驱动的智能系统，不只是根据输入生成文本，而是能够围绕任务目标进行理解、规划、调用工具、获取外部信息、根据反馈调整行为并完成任务。它的核心组成一般包括大模型、记忆、规划、工具系统和执行控制。和普通聊天模型相比，普通模型更偏向一问一答，Agent 更强调任务闭环。比如查询订单、生成报表、分析异常、调用接口、触发流程，这些都更接近 Agent 的典型工作方式。4. Agent 和普通 RAG 的区别是什么？RAG 的核心是检索增强生成，重点解决模型知识不足、知识过时和领域知识缺失的问题。流程一般是先检索，再把检...

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