小红书二面-这么高的薪资拿不到啊

一面已经进行了一轮拷打，二面的面试官应该也是比较懂这一块的，也是进行了新一轮的拷打：
1. 特定技能召回与Function Call的区别？
2. 为什么要在 Function Call 前设置特定技能召回层，有什么冲突吗？
3. 你的特定技能召回跟 RAG 有什么区别？
4. 意图识别准确率是怎么计算或评测出来的？
5. BM25 公式是什么？
6. 向量检索的相似度计算方式？
7. 如何使内积计算的精准度接近余弦相似度，实现性能优化？
8. RRF (Reciprocal Rank Fusion) 是什么？
9. 介绍一下Re-ranking
10. RAG Agent 的模型架构？BERT 和 Embedding BERT 的区别？
11. 介绍一下Cross Encoder？
12. 快速改写 (Query Rewriting) 的方式？
13. 看过Cursor, Claude Code里面的System Prompt吗
14. Claude Code 和 Cursor 的上下文压缩是怎么做的？
15. 如何让模型准确使用多种代码工具（语义搜索 vs. 指定路径检索）？
16. 手撕是LRU
二面的面试官感觉确实对这一块比较懂，撞到钢板上面了，作为大模型应用半吊子的我来说根本遭不住这样的狂轰滥炸，已经寄了。
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