人工精选【 小哲讲大模型】 面试通过秘籍
大模型岗位面试已深度聚焦底层原理与架构设计，单纯调用 API 的经验难以支撑高频追问。本课程直击 LLM 核心机制与 Agent 系统落地难点，解决你无法清晰阐释注意力原理、幻觉成因及多智能体协作逻辑的痛点。内容覆盖从 Token 基础到 RAG 检索全链路，适合具备基本 Python 语法、熟悉
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大模型岗位面试已深度聚焦底层原理与架构设计，单纯调用 API 的经验难以支撑高频追问。本课程直击 LLM 核心机制与 Agent 系统落地难点，解决你无法清晰阐释注意力原理、幻觉成因及多智能体协作逻辑的痛点。内容覆盖从 Token 基础到 RAG 检索全链路，适合具备基本 Python 语法、熟悉 HTTP 请求与 JSON 数据结构、有 1-2 年后端或全栈开发经验的从业者。若数学基础薄弱但逻辑思维清晰，仍可切入，重点在于理解工程权衡而非推导公式；若完全零基础，建议先补齐数据结构与网络基础，避免在概念层陷入迷雾。明确自身背景有助于筛选重点，避免在无关理论中浪费精力，确保学习效率最大化。
分阶段攻克路径与重点模块
资料逻辑呈递进式，建议分三阶段高效吸收。第一阶段筑牢 LLM 基石，精读“什么是大语言模型”、“LLM 训练流程”及“指令微调”章节，理解预训练数据分布如何影响模型行为，掌握 Temperature、Top-K/Top-P 等采样参数对生成随机性的具体调控机制。第二阶段深入 Prompt 工程与安全边界，聚焦“Prompt 注入攻击”、“Zero-Shot 与 Few-Shot 差异”及“幻觉产生机制”，搞清如何通过上下文工程约束输出格式，并理解 CoT 提示策略为何能显著提升复杂推理能力。第三阶段攻坚 Agent 架构，从“Agent 核心组件”、“执行循环”延伸至“多 Agent 协作”与“任务分解”，结合“RAG 作用”、“向量数据库”及“Embedding 相似度搜索”原理，吃透 Rerank 重排序在提升检索精度上的工程价值，明确微调与 RAG 的技术选型依据。这种层层递进的结构有助于建立完整知识体系。
实战产出与资料配合方法
学完此课，你应能独立设计垂直领域 Agent 框架，清晰阐述短期与长期记忆的实现方案，并具备判断 RAG 与微调适用场景的能力。视频内含完整逻辑推导，建议边看边记录关键术语的英文原名，面试中精准对应英文术语能显著体现专业度。资料包中的图示文件仅辅助理解架构分层，切勿依赖其替代视频的深度讲解。避免死记硬背标准答案，重点剖析每个技术选型的“为什么”：例如为何 Agent 必须调用外部 API，为何 ReAct 策略优于传统链式推理。请将每节课的原理映射到你日常开发的具体场景，如日志分析、代码生成或客服系统，构建个人技术问答库。通过主动复述与场景关联，方能在高压面试中从容应对连环追问，真正将知识转化为可辩护的技术资产。持续实践是巩固理论的关键。
课程目录
课程目录81 集
- 15.15_单 Agent 与多 Agent 系统的区别_.mp4 [18.3 MB]
- 75.12_Rerank 在 RAG 中起什么作用.mp4 [16.4 MB]
- 5.05_Agent 的核心组件有哪些.mp4 [15.9 MB]
- 60.13_多 Agent 如何协作.mp4 [15.5 MB]
- 19.03_什么是 Token_.mp4 [12.6 MB]
- 1.01_什么是 AI Agent 它与传统 AI 有什么区别.mp4 [19.9 MB]
- 22.06_注意力机制(Attention)是怎么工作的_.mp4 [15.5 MB]
- 1777725478123.png [493.5 KB]
- 18.02_LLM 是如何训练的_.mp4 [13.0 MB]
- 6.06_Agent 和 Chatbot 的区别.mp4 [12.4 MB]
- 50.03_什么是任务分解 Agent 如何做任务分解.mp4 [16.2 MB]
- 30.14_Prompt 对 LLM 输出有什么影响_.mp4 [14.0 MB]
- 26.10_LLM 为什么会产生幻觉_.mp4 [12.5 MB]
- 34.02_Zero-Shot 和 Few-Shot 有什么区别.mp4 [11.0 MB]
- 72.09_向量相似度搜索是如何实现的.mp4 [14.0 MB]
- 7.07_什么是自主 Agent.mp4 [15.2 MB]
- 54.07_什么是执行循环（Execution Loop）.mp4 [12.1 MB]
- 70.07_什么是向量数据库.mp4 [14.8 MB]
- 24.08_Top-K 和 Top-P 采样是什么_.mp4 [12.6 MB]
- 44.12_如何控制 LLM 的输出格式.mp4 [11.6 MB]
- 40.08_什么是 Prompt 注入攻击.mp4 [15.3 MB]
- 25.09_什么是幻觉(Hallucination)_.mp4 [14.6 MB]
- 62.15_如何设计一个通用 Agent 框架.mp4 [14.0 MB]
- 63.16_如何设计一个垂直领域 Agent.mp4 [14.3 MB]
- 16.16_Agent 的能力边界在哪里_.mp4 [14.1 MB]
- 57.10_短期记忆和长期记忆在 Agent 中如何实现.mp4 [13.7 MB]
- 36.04_为什么 CoT 能提升推理能力.mp4 [13.8 MB]
- 48.01_一个完整的 Agent 架构包含哪些部分.mp4 [13.3 MB]
- 17.01_什么是大语言模型(LLM)_.mp4 [13.3 MB]
- 53.06_Agent 如何调用外部 API.mp4 [13.4 MB]
- 66.03_为什么 Agent 需要 RAG.mp4 [12.2 MB]
- ⭐不要加视频中的老师微信.txt [147.0 B]
- 67.04_什么是向量嵌入（Embedding）.mp4 [15.9 MB]
- 11.11_什么是推理引擎_.mp4 [15.7 MB]
- 2.02_什么是 Agentic AI.mp4 [14.3 MB]
- 78.15_RAG 和微调如何选择.mp4 [14.4 MB]
- 31.15_什么是指令微调(Instruction Tuning)_.mp4 [12.3 MB]
- 23.07_Temperature 参数对生成结果有什么影响_.mp4 [11.9 MB]
- 38.06_什么是 ReAct 提示策略.mp4 [11.0 MB]
- 32.16_RLHF 在 LLM 中起什么作用_.mp4 [15.7 MB]
- 12.12_工具使用在 Agent 中的作用_.mp4 [13.5 MB]
- 28.12_开源模型 vs API 模型，如何选择_.mp4 [16.2 MB]
- 64.01_什么是 RAG（检索增强生成）.mp4 [14.9 MB]
- 42.10_如何设计高质量的 Prompt 模板.mp4 [10.4 MB]
- 76.13_RAG 如何解决长上下文问题.mp4 [15.2 MB]
- 4.04_为什么从 LLM 应用转向 Agent.mp4 [16.9 MB]
- 55.08_Agent 如何处理重试和错误恢复.mp4 [13.3 MB]
- 20.04_什么是下一个 Token 预测_.mp4 [13.2 MB]
- 58.11_Agent 如何管理状态（State Management）.mp4 [12.6 MB]
- 21.05_Transformer 的核心机制是什么_.mp4 [15.6 MB]
- 68.05_什么是文档分块（Chunking）.mp4 [14.0 MB]
- 73.10_如何优化 RAG 的召回率.mp4 [15.5 MB]
- 45.13_如何提升 Prompt 的鲁棒性.mp4 [11.2 MB]
- 59.12_什么是 Agent 的自我反思（Reflection）.mp4 [12.3 MB]
- 79.16_RAG 落地最难的问题是什么.mp4 [16.0 MB]
- 13.13_什么是环境交互_.mp4 [13.9 MB]
- 29.13_如何为项目选择合适的 LLM_.mp4 [14.2 MB]
- 49.02_Agent 的规划（Planning）机制是什么.mp4 [22.6 MB]
- 43.11_System Prompt 和 User Prompt 有什么区别.mp4 [12.0 MB]
- 51.04_Agent 的决策机制是什么.mp4 [12.9 MB]
- 41.09_如何防御 Prompt 注入.mp4 [11.9 MB]
- 69.06_如何选择合适的 Chunk Size.mp4 [14.8 MB]
- 71.08_常见向量数据库有哪些 如何选择.mp4 [15.7 MB]
- 35.03_什么是思维链（Chain of Thought）.mp4 [10.5 MB]
- 10.10_为什么 Agent 需要记忆_.mp4 [14.9 MB]
- 74.11_如何优化 RAG 的精确率.mp4 [12.3 MB]
- 39.07_如何设计稳定可靠的 Prompt.mp4 [13.8 MB]
- 9.09_什么是多步推理_ Agent 如何实现_.mp4 [16.3 MB]
- 37.05_什么是自洽性（Self-Consistency）.mp4 [11.5 MB]
- 3.03_LLM 与 Agent 有什么区别.mp4 [13.9 MB]
- 61.14_Agent 如何进行任务优先级排序.mp4 [18.6 MB]
- 46.14_如何为多步骤任务设计 Prompt.mp4 [13.1 MB]
- 27.11_如何评估 LLM 的质量_.mp4 [13.6 MB]
- 56.09_Agent 的记忆系统有哪些设计模式.mp4 [18.1 MB]
- 8.08_什么是目标驱动型 Agent_.mp4 [16.7 MB]
- 14.14_感知与行动在 Agent 中如何体现_.mp4 [16.3 MB]
- 33.01_什么是提示词工程（Prompt Engineering）.mp4 [9.5 MB]
- 77.14_RAG 如何减少幻觉.mp4 [13.4 MB]
- 65.02_RAG 的工作流程是什么.mp4 [13.8 MB]
- 52.05_工具调用和函数调用是什么 有什么区别.mp4 [13.3 MB]
- 47.15_Prompt 对 Agent 行为有什么影响.mp4 [14.1 MB]
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