1、面试官细问机器学习方面的场景方案设计2、最好自己写一下各个模型的一个提示词。3、熟悉一下face API接口最好是自己手敲一下代码。4、需要把模型换成32B的。5、RAG优化手段和NLP机器学习6、在数据及构建这块是人工构建的吗？7、chatBI模型的跨表多吗？8、SQL agent的取数结果，比如用户需要查询八月份的数据，但是最后返回出来，七月份的数据用户怎么确定他是不是八月份的数据。

训练数据集和测试数据集的目的是为了验证模型在未知数据上的表现，以评估其泛化能力。一般而言，训练数据集占总数据集的大部分（例如 70-80%），而测试数据集占总数据集的一小部分（例如 20-30%），具体比例取决于具体问题和数据集规模。在O2O优惠卷预测案例中，我们会把所有的数据分为训练数据集和测试数据集，训练数据集和测试数据集是用于训练和验证模型性能的两个不同数据集。，将数据集分割为多个训练和测试