RAG 面试深水区 9 道硬核题，从精确率评估到百万级文档存储，从切片策略到多机部署，面试官问到底了。

Memory 模块深度解析（面试向） 一、什么是 Memory？—— 一句话回答 二、为什么需要 Memory？—— 从 HTTP 类比讲起 2.1 LLM 的无状态本质 2.2 HTTP 怎么解决无

1. RAG 是什么？为什么需要 RAG？ 面试官一般这么问：”为什么不让 LLM 直接回答，非要用 RAG？”或者”LLM 的知识截止问题你怎么解决？” LLM 的三大知识缺陷 ① 知识截止——训练

面试官是一个看着很资深的技术总监。他喝了口水，突然抛出了一个非常尖锐的问题： “你平时用 AI 写代码吗？现在 AI 敲代码的速度比你快 100 倍，错误率还比你低。在这种背景下，你觉得程序员的核心价

1、前言 —— 你敲了一行字，然后魔法发生了 　　　　你打开 Claude Code，敲了一行字： "帮我修一下这个 Bug，Hello.cs 的构造函数参数好像写错了。" 回车。几秒钟后，它找到了问

最近 Claude Code 和 Agent Skills 火起来之后，面试里问 SKILL.md 的越来越多。前两篇我写了字节面试官追问"SKILL.md 该写多长"，这一篇换个场子——一个学员上周

5月25日，上海。 IEEE（电气电子工程师学会）国际电路与系统研讨会上，一个中国女人站上了讲台。 她叫何庭波，华为公司董事、半导体业务部总裁，业内人称"芯片女王"。 她代表华为，发布了一个全新的半导

以前看技术社区，热门多半是面试文章当道，作为技术文章创作者来说也是同样的体验，写其他主题，水花不大，但围绕面试找工作，肯定有基本的数据。 现在经历了几轮 下岗潮、 AI 大模型浪潮，转头一看，发现：

这篇文章是对 Karpathy 原文、社区讨论和多方评论的一次完整梳理。我们会讲清楚 LLM Wiki 是什么、解决了什么问题、怎么落地，以及它的局限性在哪里。

AutoGen 是微软研究院推出的一款开源多 Agent 对话框架，旨在简化多个 LLM Agent（大语言模型智能体）之间的协作。它让 AI Agent~

5 个 Step，让你的前端代码连上 AI 大模型 前言 "前端不就是切页面的吗？" 如果你也被这样问过，这篇文章就是你的反击武器。从请求后端数据，到调用 AI 大模型，前端能做的事远比你想象的多——

前言 这两年做 AI 应用，很多团队最先搭起来的是模型调用链路，最后最容易失控的却是数据层。 一开始，大家通常只把 PostgreSQL 或 MySQL 当成“普通业务库”：用户表、订单表、会话表、消

前言 做 Agent 系统时，大家最先关注的往往是模型、Tool、工作流和 Prompt，但真正把系统跑到线上之后，最先暴露问题的通常不是模型，而是上下文。 一个用户连续聊了 10 轮，Agent 需

在 RAG（Retrieval-Augmented Generation）系统中，文档解析与分块（Chunking）是决定检索质量和生成效果的关键环节。LlamaIndex 提供了一套层次分~~~

2017 年，Google 研究团队发表论文 《Attention Is All You Need》，提出 Transformer 架构。它彻底弃用了 RNN/LSTM 递归结构...

为什么需要 Callback？ LangChain 是一个强大的 LLM 应用开发框架，它把复杂的 AI 工作流抽象成 Chain、Agent、Tool、LLM 等组件。但光有组件不够~

多 Agent 数据分析图表工具分层暴露方案总结。方案本质上是把大模型从“直接工具执行者”改造成“分层决策者”，把高频、确定性的路由逻辑前置到规则和小模型中，把复杂语义判断留给 LLM，从而在成本、上

RAGFlow 是由 InfiniFlow 团队开发的一款开源 RAG 引擎，目前在 GitHub 上已获得超过74,000颗 Star，是 2025 年 GitHub 年度 Top10 项目之一。

你有没有遇到过这些情况？ 每次打开新会话，又要跟 Claude 重新解释一遍我们项目的命名规范 Claude 突然跑去执行了一条危险命令，比如删文件 让 Claude 做代码审查，结果它把整个项目都塞