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AI 应用开发面经

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18 条问法 · 17 道题

本篇目录
  1. 请详细介绍你参与的那个AI项目的具体细节?
  2. 针对大文档切分,你们是怎么解决语义丢失问题的?
  3. 你提到的父子块关联方案,目前进展如何?
  4. 现在的RAG方案是不是只支持Markdown格式?图片是怎么处理的?
  5. 你们的图片原始文档是从哪里来的?(关注数据源合规性)
  6. 检索结果的精排依据是什么?
  7. 智能体的记忆是如何设计的?
  8. 如果是多人对话场景,上下文管理逻辑是怎样的?
  9. 第三个子智能体具体是怎么对接问题处理人的?
  10. 如果模型传参失败,你们有什么具体的处理方案吗?
  11. 当前的规划模型在处理垂直领域(如最新期刊专家级内容)时,怎么解决专业知识不足的问题?
  12. Skills具体是怎么工作的?
  13. Skills 和 Function Calling 有什么区别?
  14. MCP 和我们刚才讨论的这些技术架构有什么区别?
  15. 你们的RAG系统是怎么做效果评估的?
  16. 具体的评估指标有哪些?准确率是多少?
  17. 你们的测试数据里会不会涉及敏感信息?有没有风险?
  18. 这个分析平台的技术难点在哪里?
  19. 为什么最终选择了OpenAI的模型?模型选型是怎么考虑的?
本篇目录
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    当前的规划模型在处理垂直领域(如最新期刊专家级内容)时,怎么解决专业知识不足的问题?
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