【小哲讲大模型】面试通关秘籍

《【小哲讲大模型】面试通关秘籍》是一套面向大模型与AI应用开发求职者打造的面试专项课程，主要围绕当前人工智能行业热门岗位的面试要求展开，帮助学习者系统梳理大模型相关核心知识，并提升技术面试中的表达、分析和问题解决能力。课程更加注重“面试实战”，不仅帮助学习者理解技术原理，也强调如何将项目经验、技术方案和实际问题讲清楚、讲完整。

课程内容主要覆盖大语言模型基础、Transformer架构、Prompt工程、Embedding、RAG、Agent以及大模型应用开发等热门知识方向。通过对高频面试知识点进行归纳，帮助学习者建立完整的AI技术知识框架。对于模型训练、推理、上下文、Token、Attention等基础概念，也会从面试角度进行梳理，让学习者能够理解技术原理，并能够针对面试官的问题进行清晰回答。

在RAG方向，课程会重点关注知识库构建、文档切分、向量化、向量检索、召回、Rerank以及上下文优化等内容，同时分析实际项目中常见的问题，例如为什么检索结果不准确、如何提升召回率、如何降低响应延迟等。通过这些内容，可以帮助学习者从“会使用RAG”进一步提升到“能够解释RAG系统设计和优化方案”。

Agent也是课程的重要组成部分，学习者可以进一步了解智能体的任务规划、工具调用、记忆机制、多Agent协作以及工作流设计等技术。结合企业级AI应用场景，理解如何进行Agent架构设计，以及如何解决稳定性、成本、并发和效果等实际问题。

除了技术知识，课程还会围绕面试中常见的项目问题进行准备，包括项目架构介绍、技术选型、难点分析、性能优化、问题排查以及项目亮点总结等。通过模拟面试思路，让学习者学会将自己的项目经历按照“背景—方案—实现—难点—结果”的逻辑进行表达，避免出现只会背概念、却无法结合实际项目回答的问题。

总体来看，《【小哲讲大模型】面试通关秘籍》更适合准备AI大模型、RAG、Agent、算法应用以及AI开发相关岗位面试的学习者。通过系统梳理高频知识点与项目面试问题，可以帮助学习者完善大模型技术体系，提高技术表达和面试应答能力，为进入AI相关岗位做好更加充分的准备。

课程目录：

面试通关秘籍/
│ ├── 1.01_什么是 AI Agent 它与传统 AI 有什么区别.mp4 (19.94 MB)
│ ├── 2.02_什么是 Agentic AI.mp4 (14.25 MB)
│ ├── 3.03_LLM 与 Agent 有什么区别.mp4 (13.87 MB)
│ ├── 4.04_为什么从 LLM 应用转向 Agent.mp4 (16.91 MB)
│ ├── 5.05_Agent 的核心组件有哪些.mp4 (15.86 MB)
│ ├── 6.06_Agent 和 Chatbot 的区别.mp4 (12.44 MB)
│ ├── 7.07_什么是自主 Agent.mp4 (15.18 MB)
│ ├── 8.08_什么是目标驱动型 Agent_.mp4 (16.69 MB)
│ ├── 9.09_什么是多步推理_ Agent 如何实现_.mp4 (16.32 MB)
│ ├── 10.10_为什么 Agent 需要记忆_.mp4 (14.85 MB)
│ ├── 11.11_什么是推理引擎_.mp4 (15.65 MB)
│ ├── 12.12_工具使用在 Agent 中的作用_.mp4 (13.50 MB)
│ ├── 13.13_什么是环境交互_.mp4 (13.92 MB)
│ ├── 14.14_感知与行动在 Agent 中如何体现_.mp4 (16.30 MB)
│ ├── 15.15_单 Agent 与多 Agent 系统的区别_.mp4 (18.26 MB)
│ ├── 16.16_Agent 的能力边界在哪里_.mp4 (14.13 MB)
│ ├── 17.01_什么是大语言模型(LLM)_.mp4 (13.30 MB)
│ ├── 18.02_LLM 是如何训练的_.mp4 (12.96 MB)
│ ├── 19.03_什么是 Token_.mp4 (12.62 MB)
│ ├── 20.04_什么是下一个 Token 预测_.mp4 (13.23 MB)
│ ├── 21.05_Transformer 的核心机制是什么_.mp4 (15.65 MB)
│ ├── 22.06_注意力机制(Attention)是怎么工作的_.mp4 (15.50 MB)
│ ├── 23.07_Temperature 参数对生成结果有什么影响_.mp4 (11.86 MB)
│ ├── 24.08_Top-K 和 Top-P 采样是什么_.mp4 (12.65 MB)
│ ├── 25.09_什么是幻觉(Hallucination)_.mp4 (14.60 MB)
│ ├── 26.10_LLM 为什么会产生幻觉_.mp4 (12.48 MB)
│ ├── 27.11_如何评估 LLM 的质量_.mp4 (13.56 MB)
│ ├── 28.12_开源模型 vs API 模型，如何选择_.mp4 (16.17 MB)
│ ├── 29.13_如何为项目选择合适的 LLM_.mp4 (14.24 MB)
│ ├── 30.14_Prompt 对 LLM 输出有什么影响_.mp4 (13.96 MB)
│ ├── 31.15_什么是指令微调(Instruction Tuning)_.mp4 (12.31 MB)
│ ├── 32.16_RLHF 在 LLM 中起什么作用_.mp4 (15.66 MB)
│ ├── 33.01_什么是提示词工程（Prompt Engineering）.mp4 (9.55 MB)
│ ├── 34.02_Zero-Shot 和 Few-Shot 有什么区别.mp4 (11.00 MB)
│ ├── 35.03_什么是思维链（Chain of Thought）.mp4 (10.55 MB)
│ ├── 36.04_为什么 CoT 能提升推理能力.mp4 (13.76 MB)
│ ├── 37.05_什么是自洽性（Self-Consistency）.mp4 (11.48 MB)
│ ├── 38.06_什么是 ReAct 提示策略.mp4 (11.02 MB)
│ ├── 39.07_如何设计稳定可靠的 Prompt.mp4 (13.75 MB)
│ ├── 40.08_什么是 Prompt 注入攻击.mp4 (15.34 MB)
│ ├── 41.09_如何防御 Prompt 注入.mp4 (11.87 MB)
│ ├── 42.10_如何设计高质量的 Prompt 模板.mp4 (10.40 MB)
│ ├── 43.11_System Prompt 和 User Prompt 有什么区别.mp4 (11.98 MB)
│ ├── 44.12_如何控制 LLM 的输出格式.mp4 (11.64 MB)
│ ├── 45.13_如何提升 Prompt 的鲁棒性.mp4 (11.16 MB)
│ ├── 46.14_如何为多步骤任务设计 Prompt.mp4 (13.07 MB)
│ ├── 47.15_Prompt 对 Agent 行为有什么影响.mp4 (14.05 MB)
│ ├── 48.01_一个完整的 Agent 架构包含哪些部分.mp4 (13.32 MB)
│ ├── 49.02_Agent 的规划（Planning）机制是什么.mp4 (22.61 MB)
│ ├── 50.03_什么是任务分解 Agent 如何做任务分解.mp4 (16.20 MB)
│ ├── 51.04_Agent 的决策机制是什么.mp4 (12.91 MB)
│ ├── 52.05_工具调用和函数调用是什么 有什么区别.mp4 (13.32 MB)
│ ├── 53.06_Agent 如何调用外部 API.mp4 (13.44 MB)
│ ├── 54.07_什么是执行循环（Execution Loop）.mp4 (12.08 MB)
│ ├── 55.08_Agent 如何处理重试和错误恢复.mp4 (13.30 MB)
│ ├── 56.09_Agent 的记忆系统有哪些设计模式.mp4 (18.15 MB)
│ ├── 57.10_短期记忆和长期记忆在 Agent 中如何实现.mp4 (13.73 MB)
│ ├── 58.11_Agent 如何管理状态（State Management）.mp4 (12.60 MB)
│ ├── 59.12_什么是 Agent 的自我反思（Reflection）.mp4 (12.30 MB)
│ ├── 60.13_多 Agent 如何协作.mp4 (15.50 MB)
│ ├── 61.14_Agent 如何进行任务优先级排序.mp4 (18.57 MB)
│ ├── 62.15_如何设计一个通用 Agent 框架.mp4 (13.98 MB)
│ ├── 63.16_如何设计一个垂直领域 Agent.mp4 (14.33 MB)
│ ├── 64.01_什么是 RAG（检索增强生成）.mp4 (14.91 MB)
│ ├── 65.02_RAG 的工作流程是什么.mp4 (13.75 MB)
│ ├── 66.03_为什么 Agent 需要 RAG.mp4 (12.16 MB)
│ ├── 67.04_什么是向量嵌入（Embedding）.mp4 (15.91 MB)
│ ├── 68.05_什么是文档分块（Chunking）.mp4 (14.00 MB)
│ ├── 69.06_如何选择合适的 Chunk Size.mp4 (14.77 MB)
│ ├── 70.07_什么是向量数据库.mp4 (14.83 MB)
│ ├── 71.08_常见向量数据库有哪些 如何选择.mp4 (15.65 MB)
│ ├── 72.09_向量相似度搜索是如何实现的.mp4 (14.05 MB)
│ ├── 73.10_如何优化 RAG 的召回率.mp4 (15.50 MB)
│ ├── 74.11_如何优化 RAG 的精确率.mp4 (12.28 MB)
│ ├── 75.12_Rerank 在 RAG 中起什么作用.mp4 (16.41 MB)
│ ├── 76.13_RAG 如何解决长上下文问题.mp4 (15.18 MB)
│ ├── 77.14_RAG 如何减少幻觉.mp4 (13.39 MB)
│ ├── 78.15_RAG 和微调如何选择.mp4 (14.40 MB)
│ ├── 79.16_RAG 落地最难的问题是什么.mp4 (16.04 MB)
│ └── 面试通关秘籍必看.png (0.48 MB)