AI Engineer 面試日練 — 2026-09-03：LLM & Agent Engineering
LLM & Agent Engineering 面試考的重點不是『你會不會串 LangChain』，而是你能不能把一個模糊的『系統壞掉了』拆成可診斷的子問題。今天聚焦四個高頻概念：RAG 的『retrieval 對、答案卻錯』要拆成 retrieval 和 generation 兩段分開評估；agent context window 變大不能解決品質下降,因為問題是 context pollution（雜訊稀釋注意力）不是 token 數不夠;RAG 跟 fine-tuning 的選擇邏輯是『RAG 管知識、fine-tuning 管行為』；LLM-as-judge 有一致性偏誤與自我偏好偏誤,不能單獨當唯一指標。練習題是一道很常見的企業面試情境題:『retrieval 90% 準、答案只有 60% 準,怎麼診斷』,走一遍把模糊症狀拆成可驗證假設的完整思路。