大模型应用算法一面面经

给我面没招了，发点面经攒攒人品～
1.针对智能问答机器人，大模型上下文窗口有限，一般的解决方案是什么?
2.记忆系统相较于RAG的优点是什么?
3.对话系统的对话存储方式如何设计?
4.如何对用户输入进行意图识别和分类?
5.为什么记忆系统需要设计遗忘曲线?为什么有些信息需要被遗忘?
6. LangChain、 Llamalndex 和 LangGraph的区别是什么?
7.什么是MCP(ModelContextProtocol)?MCP的运转流程是什么?
8.大模型FunctionCalling的能力是如何实现的?
9.如果系统中的工具过多，导致模型调用工具能力变差，如何解决?
10.如果工具路由(Router)失败，有什么方法可以缓解?
11.在模型层面如何优化工具调用能力?
12.如果通过微调来优化工具调用能力，一般采用哪种微调方式?
13.如何在大模型系统中接入强化学习进行优化?
14.算法题:合并区间(力扣56)