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专栏：大模型应用开发：从原理到生产
篇号：43
建议标签：大模型面试、RAG、AI Agent、大模型应用开发、系统设计

上一篇，我们讲了模型压缩与推理优化。

到这里，这个专栏已经写了 42 篇。

Transformer、Prompt、RAG、微调、Agent、MCP、Memory、部署和生产治理，基本都讲过了。

但知识体系完整，不等于面试就能答好。

我见过一种很典型的情况。

一个候选人准备了很多资料。

问他 RAG 是什么，他能背定义。

问他 LoRA 原理，他能写公式。

问他 Agent 和 Workflow 的区别，他也能列出好几条。

可面试官继续问一句：

你们项目里为什么这样选？

回答突然停住了。

再追问：

如果检索不到正确答案，你先查哪一层？

开始凭感觉猜参数。

再问：

你怎么证明优化真的有效？

只剩一句“用户反馈不错”。</