本文系统整理了AI工程师、数据科学家等职位在大模型面试中可能遇到的核心问题，涵盖模型架构、训练优化、微调技术、生成推理和部署应用五大领域。从注意力机制原理到LoRA微调方法，从采样策略到RAG技术，文章提供关键问题与简洁解答，强调先思考后阅读的学习方式，帮助读者系统性地准备大模型相关面试，巩固知识体系，是求职者和学习者的实用参考资料。

本文系统整理了AI工程师、数据科学家等职位在大模型面试中可能遇到的核心问题，涵盖模型架构、训练优化、微调技术、生成推理和部署应用五大领域。从注意力机制原理到LoRA微调方法，从采样策略到RAG技术，文章提供关键问题与简洁解答，强调先思考后阅读的学习方式，帮助读者系统性地准备大模型相关面试，巩固知识体系，是求职者和学习者的实用参考资料。

RAG技术解决了大模型应用中的"幻觉"和"知识滞后"问题。RAGflow框架将传统RAG流程拆分为可插拔模块，通过"知识入库线"和"问题解答线"两条流水线，实现动态分块、混合检索、可解释性增强和流式更新等创新功能。企业可根据需求像搭积木一样组合模块，快速构建私有化智能问答系统，提升知识利用效率和准确性，是制造业、金融等行业智能升级的理想选择。

本文详细解析了Transformer架构的核心原理，包括tokenization分词、词元嵌入表示、位置编码等预处理步骤，以及编码器和解码器中的多头自注意力机制、位置感知前馈神经网络等关键组件。通过通俗易懂的方式解释了这些技术如何协同工作，使计算机能够理解和生成人类语言，为现代大语言模型奠定了基础。

文章详细解析了RAG框架中嵌入模型的核心作用，介绍嵌入如何将文本转换为向量表示以实现语义理解和高效检索。探讨了不同类型嵌入模型的选择考量因素，包括上下文窗口、维度、成本等，并通过MTEB基准指导模型选择。为构建精准的RAG应用，需平衡领域需求、资源限制和文档特点，选择最适合的嵌入模型。

文章详细解析了RAG框架中嵌入模型的核心作用，介绍嵌入如何将文本转换为向量表示以实现语义理解和高效检索。探讨了不同类型嵌入模型的选择考量因素，包括上下文窗口、维度、成本等，并通过MTEB基准指导模型选择。为构建精准的RAG应用，需平衡领域需求、资源限制和文档特点，选择最适合的嵌入模型。

文章详细解析了RAG框架中嵌入模型的核心作用，介绍嵌入如何将文本转换为向量表示以实现语义理解和高效检索。探讨了不同类型嵌入模型的选择考量因素，包括上下文窗口、维度、成本等，并通过MTEB基准指导模型选择。为构建精准的RAG应用，需平衡领域需求、资源限制和文档特点，选择最适合的嵌入模型。

RAG（检索增强生成）技术通过检索外部知识库解决大模型记忆过时和幻觉问题。核心流程包括检索、筛选和生成三步，完整工作流程涵盖数据准备、向量化建库等五个环节。RAG具有知识实时更新、减少幻觉和经济实用的优势，但也面临数据质量、系统复杂性和延迟等挑战。通过合理切分文本块、混合检索、添加Reranker等技巧可提升效果，未来将向多模态和动态检索方向发展。

RAG（检索增强生成）技术通过检索外部知识库解决大模型记忆过时和幻觉问题。核心流程包括检索、筛选和生成三步，完整工作流程涵盖数据准备、向量化建库等五个环节。RAG具有知识实时更新、减少幻觉和经济实用的优势，但也面临数据质量、系统复杂性和延迟等挑战。通过合理切分文本块、混合检索、添加Reranker等技巧可提升效果，未来将向多模态和动态检索方向发展。

本文探讨了RAG的局限性，它虽能检索文档信息却无法真正记忆用户。介绍了5款开源AI记忆引擎：Zep通过知识图谱记录对话时序；Mem0提供简单易用的记忆功能；Letta为AI提供记忆操作系统；Memori使用多agent模拟人类记忆；MemU能自动建立记忆关联。这些工具让AI实现真正的连续对话与个性化交互，适用于不同场景，从简单应用到复杂助理系统。