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AI 应用七道硬核技术题：原理、优化与代码

• • 一、七题全景：知识地图
  • 二、硬核题 1：RAG 全链路——每个环节怎么优化召回、减少幻觉
  • • 1. 链路全景（9 个环节，每个都是优化点）
    • 2. 逐环节优化表（这是本题的核心答案）
    • 3. 效果提升的优先级（钱要花在刀刃上）
  • 三、硬核题 2：向量库选型——PgVector 适合什么场景
  • • 1. 主流向量库对比
    • 2. PgVector 深度：为什么"企业知识库"首选它
  • 四、硬核题 3：SSE 流式输出原理与 Java 对接
  • • 1. 原理：一次 HTTP 长连接，服务端"持续挤牙膏"
    • 2. Java 对接：Spring Boot 3（Flux 版 + MVC 版）
  • 五、硬核题 4：Function Call 原理与提示注入防护
  • • 1. 原理：模型不执行函数，只"开单"
    • 2. 提示注入防护（多层防线，缺一不可）
  • 六、硬核题 5：vLLM 为什么快——连续批处理与三大加速
  • • 1. 先铺垫：LLM 推理分两段
    • 2. 连续批处理（Continuous Batching）：一句话 + 对比图
    • 3. vLLM 快的三个根因（答题就这三点）
  • 七、硬核题 6：Agent vs RAG——什么时候用谁
  • 八、硬核题 7：怎么评估一个 AI 应用好坏（五指标）
  • • 1. 五指标定义与公式
    • 2. 评估怎么落地（四种方法组合）
  • 九、七题速查表（贴墙版）
  • 十、总结与自测清单
• 🎯 学习教程（传送门）
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