金融的行业垂直agent

1. 自我介绍2. Transformer 里 Attention 的本质是什么，为什么它适合 Agent 场景Attention 本质上是在做动态加权的信息选择，模型不是把所有上下文平均看，而是根据当前 query 去分配不同 token 的影响力。它的优势在于能处理长距离依赖，并且支持内容寻址，这对 Agent 场景很关键，因为 Agent 经常要从长历史、工具返回和外部知识里挑出当前最有用的信息。真正落地时，Attention 的问题不在“能不能看远”，而在“看得太多以后会不会被噪声拖偏”。3. 在多轮对话 Agent 中，Attention 的局限性体现在哪些方面局限性主要体现在三个地...

继续来分享下最近的面经~1.实习拷打2.知识库主要存的什么内容3.底层用什么存的4.除了向量检索还有别的检索方式吗5.有多少key key和value 存的啥 咋存的 咋检索的 混合检索咋做的6.调研过哪些embeding模型7.BM25的算法原理8.上下文窗口限制怎么做的9.文档怎么切割的10.有表格或者图吗11.如果有一个跨页的表格该怎么去处理12.mysql索引的优缺点13.用什么vibe coding工具14.ai coding：扫描日志文件作一些输出，生成可视化图和结果分析文件

1. 什么是 LangChain？LangChain 是一套面向大模型应用开发的框架，核心目标不是替代模型本身，而是把模型、提示词、检索、工具调用、记忆、链式编排这些能力串起来，方便做复杂应用。它更像是“应用层基础设施”，把原本散落在 prompt、API 调用、向量库、工具调度里的逻辑统一起来。2. LangChain 包含哪些核心概念？LangChain 里比较核心的概念主要包括 Chains、Components、Prompt Templates、Example Selectors、Output Parsers、Indexes、Retrievers、ChatMessageHistory、...

从三月推进流程到了现在，三轮技术+hr，没想到最终挂在了hr面上，因为了解过该岗位目前还没有除了我以外的候选人，所以以为较稳了，没想到今天就收到hr挂的通知，呜呜呜，还为此推掉了美团的面试。感觉被分手了一样，我在畅想未来，了解到字节是go这两天还去学习了go语言，他已经决定分开了，难过