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  1. RAG 知识库文档如何切片?如何提高召回与精度?向量检索结果不理想怎么办?
  2. 大模型上下文过长怎么办?会话记忆如何持久化?如何压缩或筛选历史消息?
  3. AI 服务如何实现流式输出、异步化、限流和性能优化?SSE 与 WebSocket 如何选择?
  4. MCP、Tool Calling、Skill 与 A2A 分别是什么?它们有什么区别?如何实现工具调用?
  5. ReAct、Plan 模式是什么?自主规划 Agent 如何实现?Agent 应该在什么时候终止?
  6. 如何进行大模型选型?Transformer 和注意力机制是什么?什么场景需要微调模型?
  7. Prompt 应该如何设计?Zero-shot 和 Few-shot 如何选择?怎样让模型稳定输出指定格式?
  8. RAG 和 Agent 应用应该如何评估?如何监控 Agent?准确率、召回率和工具调用成功率如何统计?
  9. 如何使用 Cursor、Claude Code 等 AI Coding 工具?怎样保证 AI 生成代码的质量?
  10. 为什么要做这个 AI 项目?如何让大模型与实际业务结合并产生价值?
  11. 如何降低大模型幻觉?模型返回的 JSON 格式不稳定怎么办?生成错误如何重试和兜底?
  12. 如何防止 Prompt 注入和越狱?怎样限制 Agent 修改核心文件或调用危险工具?
  13. 多 Agent 如何分工和编排?Agent 之间如何传递上下文、路由任务和同步状态?
  14. 如何进行大模型本地化/私有化部署?如何评估硬件资源并完成模型发布和升级?

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