极简视界智能体开发平台-详细设计
基于LangGraph工作流编排与RAG混合检索架构,覆盖多租户隔离、智能体引擎(ReAct/Plan-and-Execute/Multi-Agent)、对话引擎、知识库引擎、插件化模型管理、ASR/TTS多模态、数据库设计、API接口、K8s部署运维的完整技术设计。
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精选35道大厂面试最常考手写算法题,按链表、树、动态规划等题型分类,含Python模板代码与手写易错点,面试前快速复习必备
多智能体协作工程化深度解析,从 Codex、Claude Code、OpenClaw、Hermes Agent 的实践出发,详解触发方式(显式/语义/路由/队列)、拓扑结构(星型/网状/层级)、上下文隔离、权限控制、状态管理与结果合并机制。
深度解析大模型注意力机制的三种核心变体:MHA(多头注意力)、MQA(多查询注意力)和 GQA(分组查询注意力),从 Query/Key/Value 头数设计、KV Cache 显存占用、推理速度、模型精度等维度全面对比,助你理解 LLaMA、GPT 等模型的架构选择。
深入解析 LlamaIndex 三大核心概念:索引(VectorStore/Summary/Tree/KeywordTable/KnowledgeGraph)是数据的结构化存储形态,检索策略(语义/关键词/混合/分层/路由)是从索引中查找内容的方法,查询引擎是封装检索与生成的完整问答接口,三者共同构成 RAG 流程的核心链条。
LlamaIndex 大厂面试 25 道灵魂痛点题全解析,涵盖核心架构与数据流、高级 RAG 优化(混合检索/重排序/查询改写)、Agent 编排与工具调用、生产环境避坑指南四大模块,助你高效突击大厂 AI 工程师面试。
全面详解 LlamaIndex 核心包中 15 种分块策略,涵盖基础文本分块(Token/Sentence/Code)、语义分块(SemanticSplitter/SemanticDoubleMerging)、文件格式感知(HTML/Markdown/JSON)、关系层级分块(SentenceWindow/Hierarchical/MarkdownElement),附选择指南与代码示例。
LlamaIndex 索引类型全景梳理,涵盖基础索引(VectorStore/Summary/Tree/KeywordTable)与高级索引(KnowledgeGraph/PropertyGraph/DocumentSummary/MultiModal),详解每种索引的核心原理、适用场景与选型建议。
LlamaIndex NodeParser 完全指南,详解文档解析与分块策略,覆盖 SentenceSplitter、SemanticSplitter、HierarchicalNodeParser、JSONNodeParser 等核心分块器,以及分块大小、重叠窗口与语义完整性的最佳实践。
原力健康 AI Agent 开发岗位面试全记录,涵盖 RAG 检索流程、知识库构建、Chunk 切片优化、多路召回、LangGraph 编排、Redis 分布式锁与缓存、设计模式、排序算法等 23 道面试题详细解答。