广东
他简历漂亮、项目写满，一开口却全是"背过的词"，深挖细节当场露怯。
给大家列几个典型瞬间，你们就明白我为何无奈。
问：你的RAG项目是怎么落地的？
他答：就调了LangChain，文档切一切就完事了。
正解：讲清全链路——文档解析、Chunking策略、Embedding选型、向量检索、重排序，再说明召回质量怎么评估、不准了怎么排查，最好结合项目讲量化结果；
问：大模型回答不准、有幻觉怎么办？
他答：多改几版Prompt就好了。
正解：结构化输出+Schema校验、引用溯源、评估集回归、Bad Case闭环、拿不准就拒答并给兜底；
问：工具调用失败怎么处理？
他答：重试一下不就行了。
正解：超时重试的指数退避、参数校验、失败降级、必要时转人工确认；
问：上下文越来越长，成本怎么控？
他答：没想过，模型贵就换便宜的。
正解：加缓存层、上下文压缩裁剪、记忆分层（短期+长期）、关键信息优先召回、按任务难度分级调用模型；
问：做Agent最怕遇到什么问题？
他答：怕模型不听话呗正解：死循环控制（最大步数）、状态管理与回滚、全链路日志追踪、异常兜底；
问：知识库更新后，用户还查到旧答案怎么办？
他答：重启一下服务试试。
正解：索引版本管理、增量更新、缓存失效机制、更新后主动重建向量；
问：最快什么时候能入职？
他答：明天就能来！
正解：保持专业，比如"手上有1个Offer在流程中，若与贵司方向契合我会优先考虑，预计1周内完成交接入职"。
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