1、先做一下自我介绍2、介绍一个你最熟悉的大模型项目3、你在项目里具体做了哪些优化4、如果让你做一个保险知识问答系统，你会怎么设计如果是保险场景，我会把重点放在“依据”和“边界”上。因为用户问的很多问题，比如能不能赔、赔多少、什么情况下免责、等待期怎么算，这些都不是开放式闲聊，不能让模型自由发挥。整体上我会先把知识源整理出来，常见的包括：保单条款FAQ理赔规则产品说明客服知识库内部业务手册然后对这些文档做清洗、切分、去重、打标签和建索引。检索层我会优先考虑混合检索，因为保险场景里很多词比较硬，比如免责、既往症、等待期、受益人、赔付比例这类，单靠语义检索不一定够稳。生成层会尽量限制模型，只让它基...

timeline1.13打电话约面1.20 一面 第二天约二面1.23 二面 过了一个周末约三面1.28 三面2.2 通知三面过 offer审批2.5 oc

目前这个简历投直接秒挂，想问问各位大佬哪里出问题了

1、自我介绍2、项目介绍3、Agent 的核心组成是什么LLM Agent 本质上不是单独一个大模型，而是由模型、提示策略、工具、知识、记忆和执行接口组成的系统。可以概括成：[Agent = LLM + Prompt + Tools + Knowledge + Memory + Interface]其中 LLM 负责理解和生成，Prompt 决定任务边界和行为方式，Tools 负责访问外部能力，比如检索、地图、计算、数据库和 API，Knowledge 负责补充外部知识，Memory 负责保留短期上下文和长期用户信息，Interface 则负责把 Agent 和外部系统连起来。如果任务比较简单...