1.RAG（检索增强生成） #
- 请详细阐述RAG（检索增强生成）技术。请从其核心概念、工作原理、模型结构、典型应用场景以及优缺点等多个维度进行深入分析。同时，请讨论RAG如何解决传统大型语言模型（LLM）的局限性，并结合实际项目经验说明如何构建一个高效的RAG系统。
- 请详细阐述如何优化RAG（检索增强生成）系统的检索效果？请从文档预处理、查询增强、检索器配置、嵌入模型选择以及重排等多个维度，结合具体技术实现和实际案例进行分析。并说明如何评估和监控RAG系统的检索性能。
- 请详细阐述RAG（检索增强生成）的工作流程及其核心目的。请结合其主要阶段（建立索引、检索生成），说明每个阶段的关键步骤、所使用的技术组件以及RAG如何有效解决大型语言模型（LLM）的知识时效性和"幻觉"问题。
- 在构建和部署多知识库RAG（检索增强生成）系统时，如何有效平衡查询效率与准确性，并最大程度地减少模型幻觉？请从系统架构、检索策略和幻觉抑制机制等多个维度进行详细阐述。
- 请详细阐述Spring AI提出的模块化RAG（检索增强生成）架构。具体来说，预检索、检索和后检索这三个核心阶段各自承担什么职责？并请列举每个阶段可能包含的关键组件。这种模块化设计相比传统RAG架构有哪些优势？
- 请您详细阐述什么是Modular RAG？它与传统RAG和Advanced RAG有何不同？并深入介绍其核心模块、主要优势以及编排（Orchestration）机制。
- 请您详细阐述Advanced RAG（高级检索增强生成）是如何通过在检索前、检索中和检索后进行多阶段优化，来解决传统RAG的痛点并提升生成质量的？请举例说明具体的优化技术。
- 请详细阐述什么是查询重写（Query Rewriting）？它在RAG系统中有什么作用？如何基于Spring AI框架实现查询重写功能？请结合代码示例说明具体的实现方案。
- 在RAG（检索增强生成）应用中，提示工程（Prompt Engineering）扮演着至关重要的角色。请您详细阐述在RAG中进行提示工程设计的核心技巧、具体建议，以及如何通过有效的提示设计来避免模型产生"幻觉"。
- 在RAG（检索增强生成）系统的索引流程中，您是如何进行文档解析的？请详细介绍整个解析流程、使用的工具和技术，以及如何处理各种异常情况。
- 在RAG（检索增强生成）系统中，您如何选择合适的Embedding模型？需要考虑哪些关键因素？请结合实际场景给出具体的选型建议。
- 在RAG（检索增强生成）系统中，您知道有哪些常用的Embedding模型？请详细介绍它们的特点、适用场景以及如何选择合适的模型。
- 请您详细阐述什么是RAG（检索增强生成）中的Embedding（嵌入）技术？它的核心原理、作用以及在RAG工作流程中的重要性。
2.2.向量数据库与检索技术 #
- 在向量数据库中，余弦相似度、欧几里得距离和曼哈顿距离是三种常见的向量搜索方法。请详细阐述它们各自的核心原理、计算方式、特点及典型适用场景，并比较它们之间的主要区别。
- 请详细阐述向量数据库的核心工作流程，包括数据处理、向量化、存储、索引构建和相似性检索等关键步骤。并进一步说明在每个步骤中涉及到的技术细节、典型应用场景以及与传统数据库的区别。
- 请详细阐述什么是向量数据库中的ANN（Approximate Nearest Neighbor），为什么需要它？并说明ANN技术的主要分类和实现方法，以及它们在大规模向量检索中的应用价值。
- 在向量数据库中，HNSW、LSH和PQ是实现高效相似性搜索和数据管理的三种核心技术。请分别阐述它们的核心原理、主要作用、各自的优缺点以及典型的适用场景。
- 请详细阐述什么是向量数据库，它的核心工作原理是什么？并说明其与传统数据库在搜索机制上的主要区别。
- 请详细阐述您对向量数据库的理解，列举常见的主流向量数据库及其核心特点，并说明在实际应用中如何根据功能特性、性能、成本等因素进行合理的选型。
- 请详细阐述什么是向量数据库，它在大模型应用开发中主要解决了哪些核心问题？并进一步说明其工作原理、与传统数据库的区别以及常见的应用场景和主流解决方案。
3.大模型微调与参数高效技术 #
- 请详细阐述大模型微调（Fine-tuning）技术的核心概念、目的，并列举至少五种主流的微调方法。请对每种方法的工作原理、优缺点以及适用场景进行深入分析，并结合实际项目经验说明如何选择合适的微调策略。
- 请详细解释大模型中的"微调"概念
- 请详细阐述Q-LoRA (http://question.docs-hub.com/html/Quantized Low-Rank Adaptation) 的核心概念、工作原理及其在大模型微调中的优势。请结合量化（Quantization）和LoRA（Low-Rank Adaptation）这两种技术，说明Q-LoRA如何实现参数高效性，并列举其典型的应用场景和实践优势。
- 请详细阐述LoRA (http://question.docs-hub.com/html/Low-Rank Adaptation) 技术的核心概念、工作原理及其在大模型微调中的优势。请结合其技术细节，说明LoRA如何实现参数高效性，并列举其典型的应用场景。同时，请对比LoRA与其他微调方法的异同。
- 请详细解释大模型微调（Fine-tuning）的核心原理、主要工作流程和显著优势。结合实际业务场景，说明在哪些情况下我们应该选择微调而不是直接使用基础模型。同时，请阐述在进行大模型微调时需要注意的关键事项。
- 在多模态微调（如图文生成）过程中，如何系统性地确保文本和图像数据的对齐质量？请详细阐述从高质量数据构建、对齐损失设计、多模态评估与反馈、模型微调策略、数据增强与回放机制，到语义闭环重标注等多个方面，如何提升和保障图文对齐的精准性和鲁棒性。
- 在大模型微调过程中，灾难性遗忘是一个严重问题。请详细讨论什么是灾难性遗忘，其产生原因，以及如何通过多种策略来防止灾难性遗忘问题？请分别阐述基于正则化、重放机制、知识蒸馏和架构策略的具体方法。
- 在大模型微调过程中，灾难性遗忘是一个严重问题。请详细讨论什么是灾难性遗忘，其产生原因，以及如何通过多种策略来防止灾难性遗忘问题？请分别阐述基于正则化、重放机制、知识蒸馏和架构策略的具体方法。
- 在大模型微调过程中，过拟合是一个常见问题。请详细说明微调中过拟合风险的表现、原因，以及如何通过正则化技术来缓解过拟合问题？请列举并解释主要的正则化方法及其原理。
- 请详细阐述什么是低秩适配（LoRA）技术，它的核心原理、如何结合LoRA进行大模型微调，以及LoRA相较于传统微调的优势和典型应用场景。
- 请详细阐述大模型微调（Fine-tuning）的常见策略，并对比分析它们各自的优缺点、核心原理及适用场景。
- 请详细阐述如何判断大模型微调（Fine-tuning）效果是否达到预期？请从定量评估、定性评估、训练过程监控以及模型稳定性等多个维度进行深入分析。
- 在大模型微调过程中，优化器的选择至关重要。请详细阐述微调中常用的优化器有哪些，并进一步说明在选择优化器时需要考虑的关键因素。
- 请详细阐述在进行大模型微调（Fine-Tuning）时，如何选择合适的预训练模型？请从任务匹配、资源考量、数据域相似度、性能评估、生态支持以及其他扩展性因素等方面进行深入分析。
- 请详细阐述参数高效微调（PEFT）与全量微调（Full Fine-Tuning）的核心区别。在您的回答中，请从参数更新量、资源与开销、性能与效率、部署与维护、数据需求以及迭代速度等多个维度进行对比分析。
- 请详细阐述参数高效微调（PEFT）的核心思路是什么？它在大模型应用中解决了哪些核心问题？并列举并解释三种典型的PEFT方法，说明它们各自的原理、优势及适用场景。
- 请详细阐述什么是参数高效微调（PEFT），它在大模型应用中解决了哪些核心问题？并说明PEFT相较于全量微调的主要优势，以及常见的PEFT方法分类和设计考量。
- 请详细阐述大模型微调（Fine-tuning）的定义、目的，并列举常见的微调方法及其核心原理。在实际应用中，您会如何根据不同场景选择合适的微调策略？
- 请详细阐述大模型微调（Fine-tuning）的定义、目的，并列举常见的微调任务类型，说明它们各自的应用场景。此外，请简要介绍几种常见的微调策略以及结合人类反馈的微调方式。
- 请详细阐述大模型微调（Fine-tuning of Large Models）的定义、目的，并与预训练（Pre-training）进行对比，说明两者在目标、数据来源和训练方式上的核心区别。此外，请结合实际应用，说明微调的常见策略和应用场景。
4.LLM Agent与智能体 #
- 请介绍市面上主流的LLM Agent框架，并分析它们各自的特点、适用场景以及技术架构。如果您需要构建一个多Agent协作的智能客服系统，您会选择哪些框架？为什么？
- 请详细阐述LLM Agent在多模态任务中如何执行推理？请从技术架构、实现方法、工具链集成等多个维度进行分析。
- 请详细阐述LangChain框架中Chain（链）和Agent（代理）的核心概念、工作原理、各自的典型应用场景，并说明Agent的不同类型及其特点。请结合实际案例进行说明。
- 请详细阐述什么是ReAct（Reasoning + Acting）框架？它是如何实现AI智能体的自主规划能力的？请结合ReAct循环图，说明其核心工作流程，并讨论如何基于ReAct模式构建一个具备自主规划能力的AI智能体系统。
- 请详细阐述CoT（Chain of Thought）思维链和ReAct（Reasoning + Acting）模式的核心概念、工作原理及其在提升大型语言模型（LLM）推理能力和解决复杂问题方面的具体作用。请对比分析这两种模式的侧重点和适用场景，并说明如何在实际应用中结合使用这两种技术。
- 请详细阐述什么是OpenManus？它的核心实现原理是什么？请结合其分层代理架构、ReAct模式、工具系统等关键组件，分析OpenManus如何实现自主规划与执行能力。并说明其与MCP协议的集成方式。
- 请详细阐述AutoGPT如何实现自主决策？请结合其核心的反馈循环机制、关键步骤以及独特特点进行分析。与传统AI系统相比，AutoGPT的自主决策能力有哪些突破？
- 请详细阐述Copilot模式和Agent模式的区别，并说明它们在实际应用中的典型场景和技术实现方式。
- 在构建基于大型语言模型（LLM）的Agent时，您是否遇到过Agent陷入死循环的问题？请描述这种问题的典型场景、根本原因，并详细阐述如何从提示词设计、状态管理和兜底机制等多个维度来解决这类问题。同时，请解释为什么大型模型有时会出现这种"语境短视"的行为。
5. Prompt工程与结构化输出 #
- 请详细阐述一个好的Prompt应该具备哪些核心要素和设计原则？并结合具体实例，说明如何通过这些原则来优化Prompt，以提高大型语言模型（LLM）的理解能力和输出质量。同时，请讨论在实际应用中如何根据不同的任务类型和场景来调整Prompt策略。
- 在大型语言模型（LLM）应用开发中，提示词（Prompt）的设计与优化是提升模型性能的关键。请详细阐述在进行提示词优化时需要考虑哪些核心维度？同时，一个高效的提示词模板通常包含哪些关键字段？请结合实际应用场景，说明如何通过这些维度和字段来构建和优化提示词。
- 请详细阐述设计和优化Prompt的八个关键技巧，并结合具体实例说明每种技巧的应用场景和实现方法。在开发AI应用时，如何通过迭代式优化来提升Prompt的效果？请分享您的实践经验。
- 请设计一个用于让AI生成Vue3组件的提示词（Prompt），该组件需要包含表单验证功能。请详细说明提示词应包含哪些关键要素，并解释如何通过提示词设计来确保生成代码的质量和准确性。同时，请分析在AI辅助开发中，提示词设计的重要性以及最佳实践。
- 请详细阐述什么是大模型的结构化输出？它在AI应用开发中解决了哪些痛点？并结合Spring AI框架，说明其如何通过"调用前"和"调用后"两个阶段实现结构化输出，以及涉及的核心组件和工作流程。
- 请详细阐述Spring AI框架如何实现大模型的结构化输出？它解决了哪些实际开发中的痛点？请结合其核心机制、实现步骤和优势进行分析，并说明在AI应用中如何有效利用结构化输出提升系统的可靠性和可维护性。
- 请您详细阐述GPT Structured Outputs指的是什么？它与传统的大模型输出方式有何不同？在实际应用中，实现结构化输出的核心技术和具体方法有哪些？
- 请您详细阐述大模型的结构化输出（Structured Output）指的是什么？为什么在实际应用中需要结构化输出？并介绍实现结构化输出的核心技术和处理不规范输出的策略。
6. Spring AI与MCP协议 #
- 请详细阐述什么是Spring AI框架？它的核心目标和设计理念是什么？并请列举并解释Spring AI框架的至少五项核心特性，说明这些特性如何帮助Java开发者更高效地构建AI应用。
- 请详细阐述什么是Re-Reading（重读）技术？它在大型语言模型（LLM）中扮演什么角色？请分析其核心原理、优缺点，并结合Spring AI框架，说明如何通过自定义
Advisor实现Re-Reading功能，包括具体的接口选择和提示词改写策略。 - 请详细阐述在Spring AI框架下，如何实现AI多轮对话功能？并针对对话记忆的持久化问题，分析其默认实现方式的局限性，以及Spring AI提供了哪些解决方案。如果您需要构建一个高效且可靠的对话记忆持久化机制，您会如何自定义实现？请说明具体的技术选型和理由。
- 请详细阐述什么是工具调用（Tool Calling），它在大型语言模型（LLM）应用中扮演什么角色？并结合Spring AI框架，说明如何定义、注册和使用工具，以及其内部的调用流程。请特别强调Spring AI如何简化这一过程。
- 在开发AI应用时，如何实现程序与AI大模型的有效集成？请详细阐述目前主流的几种集成方式（至少四种），并对每种方式的核心原理、优缺点以及适用场景进行深入分析。如果您负责一个基于Spring生态的AI项目，您会优先选择哪种集成框架？请说明理由。
- 请详细阐述MCP（Model Context Protocol）的工作流程。在您的回答中，请说明从初始化连接到最终用户响应输出的各个阶段，并结合其客户端-服务器架构和通信机制，解释各组件在整个流程中的作用。
- 在大模型应用开发中，如何将已有的传统应用转换为MCP（Model Context Protocol）服务？请详细阐述其转换的核心步骤、MCP的设计理念以及这种转换带来的主要优势和实际应用案例。
- 请详细阐述MCP（Model Context Protocol）协议在安全性设计方面主要考虑了哪些层面？并进一步说明为确保大模型系统在与外部工具和资源交互时的安全性和可靠性，MCP采取了哪些核心机制和扩展措施。
- 在大模型应用开发中，Spring AI如何与MCP（Model Context Protocol）协议进行集成？请结合Spring AI应用架构图，详细阐述Spring AI客户端与MCP服务器的交互机制，以及这种集成如何提升大模型应用的可扩展性和标准化。
- 请详细阐述MCP（Model Context Protocol）与Function Calling的核心区别。在您的回答中，请分别定义它们，说明各自在AI大模型应用中的定位、作用，并通过具体的工作流程来展示它们如何实现与外部工具或服务的交互。最后，请用一个形象的比喻来总结两者的根本差异。
- 请详细阐述MCP（Model Context Protocol）协议支持的两种主要通信模式（Stdio和SSE）及其各自的核心原理、特点和典型适用场景。并进一步说明MCP协议如何通过JSON-RPC 2.0标准定义消息格式，包括其主要消息类型和结构。
- 请详细阐述MCP（Model Context Protocol）架构的核心组件及其相互作用机制。具体说明MCP客户端、MCP服务器、本地数据源和远程服务在整个架构中扮演的角色，并结合MCP客户端的工作流程和MCP服务器的三大基础功能进行说明。
- 请详细阐述什么是MCP（Model Context Protocol）协议，它在大模型（LLM）应用系统中的核心作用是什么？并进一步说明其如何实现标准化数据接入、增强模型能力以及提升系统可维护性。
7. LangChain、LangGraph与生态 #
- 请您详细阐述LangChain和LangGraph的核心区别、各自的适用场景，以及它们在实际应用中是如何协同工作或互补的？请结合具体示例说明两者的技术特点和应用价值。
- 请您详细阐述LangGraph的编排（Orchestration）原理是什么？它的核心构成要素有哪些？并结合这些要素说明LangGraph如何实现动态流程控制和复杂AI任务的编排。
- 请您详细阐述什么是LangGraph？它的核心设计理念、主要解决了哪些大模型开发痛点？并介绍其架构与核心组件，以及在实际应用中的重要性。
- 请您详细阐述LlamaIndex与LangChain的结合策略、各自在RAG系统中的核心作用，以及如何通过工具集成实现复杂任务的协同处理。请结合具体示例说明这种结合方式的优势。
- 请您详细阐述LangChain中的Model模块是什么？它的核心作用、主要组成部分以及如何通过Model I/O机制实现与大模型的交互？请结合具体示例说明其技术实现。
- 请您详细阐述什么是LangChain Agent？它的核心原理、工作流程、关键能力以及在实际应用中的重要性。请结合具体示例说明Agent与传统链式调用的区别。
- 请您详细阐述LangChain的核心架构由哪些关键模块组成？它们各自承担什么角色，以及如何协同工作以构建完整的LLM应用闭环？
- 请您详细阐述LangChain的核心组件有哪些？它们各自的作用、设计理念以及在构建LLM应用中的重要性。请结合具体示例说明这些组件如何协同工作。
- 请您详细阐述什么是LangChain？它的核心设计理念、主要解决了哪些大模型开发痛点？并介绍其关键组件、技术模块以及生态系统。
8. AI项目开发与运维 #
- 在AI项目中，如何选择合适的硬件和软件架构以支持高效计算？请从计算性能、存储需求、扩展性、成本、可维护性、兼容性等核心考量因素出发，详细阐述硬件（如GPU、TPU、FPGA、存储方案）和软件（如深度学习框架、容器化、分布式计算）的选择策略，并对比云服务与本地部署的优劣。
- 请详细阐述如何使用TensorFlow和PyTorch构建和训练一个深度学习模型。请对比分析这两个框架在模型定义、训练流程、数据处理、模型保存与加载以及分布式训练等方面的异同。结合实际项目经验，说明在选择深度学习框架时应考虑哪些关键因素。
- 在AI模型的实际应用中，如何有效处理模型的公平性和透明性问题？请从数据审查、模型监控、透明性设计、法规合规以及用户反馈等多个维度进行详细阐述，并结合具体的技术工具和实现方法，说明如何构建一个公平、透明且可信的AI系统。
- 在生产环境中，如何有效地监控和维护AI模型的性能？请从核心监控指标、数据管理、模型生命周期管理、系统架构以及持续优化等多个维度进行详细阐述，并结合实际案例说明如何构建一个完整的AI模型运维体系。
- 请详细阐述一个AI项目从需求分析到部署的完整生命周期，并说明每个阶段的关键任务、常用技术以及可能面临的挑战和解决方案。同时，请强调AI项目与传统软件项目在流程上的主要区别。
- 请详细阐述AI应用的测试与效果评估策略。与传统软件测试相比，AI应用有哪些独特的测试维度？在效果评估阶段，应如何设定评估指标并选择合适的评估方法？请结合具体案例说明如何建立完整的AI应用质量保障体系。
- 在设计和部署AI应用时，如何确保其高性能和高稳定性？请从应用设计、模型选择、系统优化、依赖管理、部署策略、API设计以及可观测性等多个维度，详细阐述具体的实践措施和技术方案。并结合实际案例，说明如何应对高并发、低延迟等挑战。
- 请详细阐述大模型的'涌现能力'（Emergent Abilities）是什么？列举并解释其三种典型的表现形式，并深入分析这些能力出现的可能成因、性能曲线特征以及实际应用案例。同时，请探讨未来研究方向。
- 请详细阐述构建和训练大模型多轮对话数据集的完整流程。请从数据收集、数据清洗与预处理、模型训练以及优化策略等多个维度进行分析，并结合实际经验说明在每个阶段需要注意的关键点和挑战。
- 在构建基于大型语言模型（LLM）的对话系统时，如何有效处理过长的对话上下文（Long Context）问题？请详细阐述至少五种主流的处理策略，并对每种策略的核心原理、实现方法、优缺点以及典型适用场景进行深入分析。同时，请结合实际项目经验，说明如何根据具体需求选择和组合这些策略。
- 智能客服系统中长尾问题的知识库构建与解决策略
- 基于大模型的智能医疗问诊系统设计与风险平衡
- 智能工单分类系统设计与技术选型