面试题库

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提示词工程 困难

提示压缩中如何用困惑度作为「信息重要性」的估计?其理论依据与局限是什么?

提示词工程 中等

对代码这类结构化文本做提示压缩,与压缩自然语言有什么不同?如何保证语义不被破坏?

提示词工程 困难

多轮对话中如何设计分层压缩:近期原文保留 + 远期摘要?给出可落地方案

提示词工程 中等

有哪些无损的提示压缩技巧(去冗余、归一化、模板化)可以不调用模型完成?

提示词工程 中等

为什么直接让模型总结再回答可能丢掉精确引用?压缩与检索如何解耦?

提示词工程 困难

提示压缩在 RAG 场景中与重排序(rerank)如何配合?先压缩再检索还是先检索再压缩?

提示词工程 中等

如何对法律/合同类长文本做结构化压缩,保留实体、条款与数字?

提示词工程 简单

上下文窗口溢出时,简单截断开头、结尾还是中间?各自的代价是什么?

提示词工程 困难

设计提示压缩方案时如何评估信息保留率?有哪些指标与人工评测方法?

提示词工程 困难

压缩可能破坏信息时,有哪些兜底策略?如何用引用原文保证可追溯?

提示词工程 中等

如何用大模型自身对历史对话做摘要压缩?有哪些丢失细粒度信息与产生幻觉的风险?

提示词工程 困难

基于小模型的提示压缩方案(如 LLMLingua 类)核心思路是什么?训练目标如何设计?