大模型相关的面试问题通常涉及模型的原理、应用、优化以及面试者对于该领域的理解和经验。以下是一些常见的大模型面试问题以及建议的回答方式：

本文为Java程序员提供向AI大模型开发转型的实用指南。首先分析了Java开发者面临的行业困境及AI领域的新机遇，指出架构设计能力和严谨开发流程等Java经验在大模型开发中的迁移价值。随后给出系统的技能提升路径：1）掌握机器学习/深度学习基础理论；2）熟练使用TensorFlow/PyTorch框架；3）优化编程能力与算法；4）补足线性代数等数学基础。文末提供包含104G学习资源的免费大礼包，涵盖

文章详细解析了RAG系统中决定成败的关键环节——分块策略，介绍了22种从基础到高级的分块方法。针对不同数据类型、文件格式和场景需求，作者提供了量身定制的分块策略指南，包括基础分块法（按换行、定长、滑动窗口等）和高级分块法（按结构、层级、关键词、实体等）。正确选择分块策略能有效解决RAG系统"找不到信息"和"幻觉"问题，显著提升大模型应用效果。

本文详细介绍了如何为Cursor等AI编程助手配置MCP服务，特别是实现浏览器自动爬虫的firecrawl-mcp服务。内容包括Node.js环境搭建、MCP服务安装、JSON配置文件设置、API密钥环境变量配置等完整步骤，帮助开发者通过MCP协议增强AI编程助手的外部知识获取能力，提升编程效率。

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文章全面介绍了大模型上下文工程的核心技术，重点讲解了RAG（检索增强生成）的原理、工作流程及高级模式，包括混合检索、重排序等。同时详细阐述了记忆架构、工具集成推理和动态上下文管理策略（写入、选择、压缩、隔离、组装），以及如何评估系统性能。这些技术能有效解决上下文过载问题，提高大模型响应质量和事实准确性，是构建高效大模型应用的关键。

自ChatGPT开启大模型时代以来，大模型正迎来飞速发展，现在从事大模型开发相关工作可谓是处在时代的风口。那么大模型面试需要哪些技能和技巧呢，本文详细整理了全套的面试问题及答案，希望对大家有所帮助！

作为一个非算法出身的 AI 产品经理，转行之前我在传统电商行业做了 5 年产品。那会儿每天的工作就是盯着用户画像、优化转化路径，可越做越觉得像在 “重复造轮子”—— 竞品的功能翻来覆去就那几样，用户需求也摸到了天花板，涨薪慢不说，连开会讨论的话题都透着股沉闷。

本文详细解析了大模型的Function Calling技术，解释了它如何让大模型在遇到无法处理任务时自动调用外部工具或API。文章介绍了Function Calling的工作流程，包括理解用户输入、上下文管理、识别功能并调用、生成输出内容四个步骤，并澄清了常见误区：大模型本身不具备执行工具的能力，而是通过程序生成工具参数并由程序执行。最后推广了智泊AI的AI大模型课程，帮助学习者掌握这一关键技术。

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