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问题会围绕 RAG 和 Agent 展开，涵盖概念、场景、技术和挑战。请尝试用简洁专业的语言回答，准备好了吗？
模拟面试开始
面试官：你好！请先简单介绍你对 RAG（检索增强生成）的理解，以及它解决了大模型的哪些核心问题？
(考察：基础概念+痛点分析能力)
参考答案：
RAG（检索增强生成）通过两步流程解决大模型的核心瓶颈：
- 检索：使用向量化技术（如text-embedding模型）从外部知识库（如企业文档）中召回与用户问题相关的片段；
- 增强生成：将检索结果注入Prompt，引导大模型生成基于事实的答案。
解决的三大问题：
- 幻觉抑制：用真实数据约束生成，避免编造（如医疗问答中精确引用论文）；
- 知识实时性：动态接入新数据（如电商客服实时返回最新促销政策）；
- 数据安全：敏感数据保留在本地，无需上传至云端模型。
面试官：很好。假设我们要为一家电商公司搭建一个“智能客服系统”，用户会询问商品参数、退换货政策等动态更新的问题。你会选择用 RAG 还是微调（Fine-tuning）？为什么？
(考察：技术选型+场景适配能力)
（提示：从数据实时性、成本、灵活性等角度对比）
参考答案：
选择RAG，原因有三：
- 动态数据适配：退换货政策频繁更新，RAG可直接检索最新文档，微调需反复训练模型（成本高）；
- 长尾问题覆盖：用户可能询问冷门商品参数，RAG通过向量相似度匹配碎片知识，微调依赖训练数据分布；
- 零样本能力：新增商品类别时，RAG仅需补充知识库，微调需重新标注数据。
注：若政策逻辑极度复杂（如多维规则组合），可补充微调模型做决策，但RAG仍是主干方案。
面试官：接下来聊聊 Agent。请描述一个你熟悉的 Agent 框架（如 LangChain Agent、AutoGPT），并说明它在处理复杂任务时如何协调规划、工具调用和迭代？
(考察：框架原理+执行逻辑理解)
参考答案：
LangChain Agent的核心流程（ReAct模式）：
- 规划：LLM解析任务并拆解（如“写财报分析” → 拆为“搜索数据→计算指标→生成报告”）；
- 工具调用：根据子任务选择工具（如
GoogleSearchTool查新闻，PythonREPLTool计算负债率）；- 迭代执行：
- 观察工具返回结果（如API返回的JSON数据）；
- 若结果异常（如数据缺失），触发自我修正（如调整搜索关键词重试）；
- 合成输出：整合各工具结果，生成最终答案。
关键优势：通过AgentExecutor自动循环执行“思考-行动”直到任务完成。
面试官：现在有一个需求：“分析某上市公司近三年的财务风险”。如果让你设计一个 Agent 工作流，需要调用哪些工具？如何保证分析过程的可靠性？
(考察：任务拆解+工具链设计能力)
（提示：工具如 搜索引擎、财经API、Python计算、文档总结等）
参考答案：
工作流设计：
- 数据获取：
- 调用
SecAPITool获取年报原始数据（资产负债表/现金流量表）；- 使用
NewsAPITool检索近三年重大事件（如诉讼、监管处罚）；- 指标计算：
- 通过
PythonREPLTool计算财务比率（流动比率、负债率等）；- 风险建模：
- 用
RiskModelTool（预置规则库）评估指标异常阈值；- 报告生成：LLM整合数据，输出风险评级与依据。
可靠性保障：
- 交叉验证：对比API数据与权威媒体报道；
- 过程可解释：保留工具调用日志（如“负债率=85%>阈值80%，标记高风险”）；
- 人工审核层：关键结论触发人工复核。
面试官：RAG 在实际应用中常遇到 检索精度低 的问题。假设用户提问时，系统返回了不相关的文档片段，导致生成答案错误。你会从哪些方向优化？
(考察：工程问题解决能力)
（可选方向：Embedding模型优化、chunk 策略、查询重写、混合检索等）
参考答案：
分层优化策略：
- Query侧：
- 查询扩展：用LLM生成同义问题（如“退货流程” → “如何退换已拆封商品？”）；
- HyDE技术：生成假设答案并检索其向量（提升语义泛化能力）；
- 文档侧：
- 动态分块：按语义而非固定长度切分（如用
NLTK句子分割+标题嵌入）；- 多粒度索引：同时存储段落级与文档级向量，混合检索；
- 检索侧：
- 混合搜索：结合关键词搜索（BM25）与向量搜索，缓解术语错配；
- 重排序（Rerank）：用交叉编码器（如
bge-reranker）对Top-K结果精排。
面试官：最后一个问题：RAG 和 Agent 能否结合使用？请举一个具体场景说明它们如何协同工作。
(考察：技术融合思维+创新意识)
（示例场景：Agent 调用 RAG 作为“知识查询工具”完成报告撰写）
参考答案：
结合方案：Agent将RAG作为“知识工具”调用，例如行业分析报告生成任务：
- Agent规划阶段：拆解任务 → “1. 检索新能源政策；2. 提取竞争公司技术；3. 对比市场份额”；
- 调用RAG工具：
- Agent传入子任务描述：“检索中国2024年光伏补贴政策”；
- RAG从政策库返回精准片段（如《十四五可再生能源规划》第5章）；
- 结果合成：Agent将多个RAG结果+API数据（如财报）输入LLM，生成结构化报告。
协同价值：
- RAG → 提供可靠知识支撑，避免Agent幻觉；
- Agent → 实现多步骤决策，超越RAG的单轮问答局限。
面试结束前反问环节
面试官：你有什么问题想问我吗？
(考察：主动性+业务理解深度)
（建议提问方向：团队当前技术栈、业务落地挑战、对候选人的期待等）
参考答案：
- 技术栈：团队当前构建Agent主要使用哪些框架？（如LangChain vs LlamaIndex vs 自研？）
- 落地挑战：在贵公司的业务场景中，RAG最大的工程瓶颈是什么？（如检索延迟/知识更新同步）
- 候选人期待：该岗位更关注系统设计能力、Prompt工程深度还是工具链开发经验？