通过这场模拟面试，我们系统掌握了垂直领域大模型对齐阶段关键动作问题定位识别幻觉场景与风险等级技术选型微调 vs RAG vs Prompting数据构建高质量、带证据、含对抗样本模型微调PEFT（LoRA）实现高效训练评估验证人工+自动，多维度量化持续迭代增量更新，版本管理作为Python实习生，若能主导或深度参与此类项目，不仅展现了你在大模型应用、深度学习、数据工程的综合能力，更体现了你对AI可

通过这场模拟面试，我们系统掌握了垂直领域大模型对齐阶段关键动作问题定位识别幻觉场景与风险等级技术选型微调 vs RAG vs Prompting数据构建高质量、带证据、含对抗样本模型微调PEFT（LoRA）实现高效训练评估验证人工+自动，多维度量化持续迭代增量更新，版本管理作为Python实习生，若能主导或深度参与此类项目，不仅展现了你在大模型应用、深度学习、数据工程的综合能力，更体现了你对AI可

技术作用实习生价值基础生成能力理解扩散模型原理ControlNet结构控制掌握条件生成语义引导提升生成质量LoRA风格定制实现个性化Hi-Res Fix高清输出满足生产需求作为Python实习生，参与此类项目不仅能掌握前沿AI技术，更能培养多模态系统设计能力，为进入AIGC领域打下坚实基础。

好的，面试官。我作为项目核心开发，负责从技术选型、模块设计到部署落地的全流程。系统的核心目标是：让大模型能够准确回答基于公司内部文档的物流咨询，避免“幻觉”和过时信息。我们采用用户提问↓↓[Retriever] ← [向量数据库 Chroma]↑↑原始文档（PDF/Word/Excel/数据库）知识摄入：将公司内部的《运费标准》、《服务条款》、《常见问题》等文档解析并切分。向量化存储：使用Embe

好的，面试官。我作为项目核心开发，负责从技术选型、模块设计到部署落地的全流程。系统的核心目标是：让大模型能够准确回答基于公司内部文档的物流咨询，避免“幻觉”和过时信息。我们采用用户提问↓↓[Retriever] ← [向量数据库 Chroma]↑↑原始文档（PDF/Word/Excel/数据库）知识摄入：将公司内部的《运费标准》、《服务条款》、《常见问题》等文档解析并切分。向量化存储：使用Embe

维度核心要点思想冻结主干，训练低秩增量优势显存省、成本低、部署快、无推理延迟实现peft快速集成部署支持动态加载与权重合并局限超参数敏感、极端任务性能受限作为Python实习生，掌握LoRA不仅是技术深度的体现，更是理解“如何在资源约束下高效利用大模型”这一核心命题的关键。在AI工程化落地的今天，PEFT技术已成为必备技能，值得每一位开发者深入掌握。

维度核心要点思想冻结主干，训练低秩增量优势显存省、成本低、部署快、无推理延迟实现peft快速集成部署支持动态加载与权重合并局限超参数敏感、极端任务性能受限作为Python实习生，掌握LoRA不仅是技术深度的体现，更是理解“如何在资源约束下高效利用大模型”这一核心命题的关键。在AI工程化落地的今天，PEFT技术已成为必备技能，值得每一位开发者深入掌握。

本质：在词向量空间学习可优化的“软提示”，引导模型行为。优势：参数极省、部署简单、任务隔离。局限：对提示长度敏感，初始性能较弱。适用场景：快速原型验证、多任务切换、资源受限环境。作为Python开发者，掌握Prompt-Tuning不仅是技术深度的体现，更是理解“如何高效利用大模型”这一核心命题的关键。在AI工程化道路上，这类参数高效方法将越来越重要。

本质：在词向量空间学习可优化的“软提示”，引导模型行为。优势：参数极省、部署简单、任务隔离。局限：对提示长度敏感，初始性能较弱。适用场景：快速原型验证、多任务切换、资源受限环境。作为Python开发者，掌握Prompt-Tuning不仅是技术深度的体现，更是理解“如何高效利用大模型”这一核心命题的关键。在AI工程化道路上，这类参数高效方法将越来越重要。

组件作用典型应用Chain流程编排多步骤问答、数据处理流水线Agent自主决策工具调用、动态工作流Retriever语义检索RAG系统、知识库问答Memory上下文管理多轮对话、会话记忆LangChain不仅是“胶水框架”，更是大模型工程化的基础设施。掌握它，意味着你具备了将大模型技术转化为实际产品的系统能力。作为Python实习生，若能深入理解其设计思想并具备实战经验，必将在AI赛道中脱颖而出。