大家好，大家好我是@程序员花海，最近两周密集面试了不少Agent方向的候选人，从应届生到有三年、五年经验的同学都有，面下来最大的感受是——简历看着都差不多，一问项目就露馅。说几个反复出现的名场面，可能你也在经历：场景一：简历千篇一律十个候选人，八个项目写的都是基于LangChain搭建智能问答系统这种风格。问技术选型为什么用LangChain而不是直接用官方API，答不上来。问系统如果上线要承载1000人同时用，哪里会先崩，基本没想过。场景二：项目经不起推敲简历上写着实现了RAG检索增强生成，一问细节，比如文档怎么解析的？切片窗口多大、重叠多少？向量库用的什么索引策略？检索召回率怎么评估的？多...

这样是挂了么

我大三tmd逃课去白马培训是吧，你老冯同意了没？

第 10 题：Chain-of-Thought（CoT）提示的原理与有效性 题目 解释 Chain-of-Thought（CoT）提示的原理及其有效性来源。 一、什么是 CoT 提示？ Chain-of-Thought（CoT） 是让模型在给出最终答案前，先一步步写出推理过程（“思维链”），再给出结论。有两种常见用法：  Zero-shot CoT：在 prompt 里直接写“Let's think step by step”或“请逐步推理”，让模型自己先写步骤再写答案。 Few-shot CoT：在 prompt 里给几个带中间推理步骤的示例（例如数学题：先写“首先…然后…因此…”再写答案）...