wushixiongai.com valid

吴师兄大模型(www.wushixiongai.com)

围绕 RAG、Agent、推理部署等工程项目拆解面试题：先给 30 秒回答，再讲清完整工程过程，并继续追问职责、选型、指标、失败案例和上线过程。另保留 851 道基础知识题、项目教程，以及公开分享与教学复原形式的面经。作者吴师兄（GitHub MisterBooo，LeetCodeAnimation 作者）。

Their llms.txt

The beginning of the file, from our validated copy saved 2026-10-26T16:02:12.669Z. Cached copy · Source on wushixiongai.com

# 吴师兄大模型(www.wushixiongai.com)

> 围绕 RAG、Agent、推理部署等工程项目拆解面试题：先给 30 秒回答，再讲清完整工程过程，并继续追问职责、选型、指标、失败案例和上线过程。另保留 851 道基础知识题、项目教程，以及公开分享与教学复原形式的面经。作者吴师兄（GitHub MisterBooo，LeetCodeAnimation 作者）。

## 核心入口
- [大模型项目面试题](https://www.wushixiongai.com/questions/project)
- [RAG 项目面试题](https://www.wushixiongai.com/questions/project/rag)：从文档解析、Chunk、混合检索、Rerank、评测与上线出发，把一条 RAG 工程链路讲清楚，再练技术选型、失败排查和效果验证。
- [Deep Research 项目面试题](https://www.wushixiongai.com/questions/project/deep-research)：围绕一个会规划、检索、阅读、校验并生成带引用报告的研究 Agent，深入练长任务设计、工具可靠性、训练方法和评估闭环。
- [Agent 项目面试题](https://www.wushixiongai.com/questions/project/agent)：从一个真正会规划、调用工具、保存状态并处理失败的 Agent 出发，深入练架构取舍、状态恢复、安全边界和多智能体协作。
- [大模型应用开发学习路线图（2026 版，四阶段）](https://www.wushixiongai.com/roadmap)
- [RAG 面试题大全与知识体系](https://www.wushixiongai.com/rag)
- [Agent 面试题大全与开发指南](https://www.wushixiongai.com/agent)
- [转行大模型应用开发指南（路线图 / 岗位选择 / 面试全解）](https://www.wushixiongai.com/guide)
- [按公司查大模型面试题](https://www.wushixiongai.com/companies)
- [主题专题矩阵](https://www.wushixiongai.com/questions)
- [大模型评估与监控面试题大全](https://www.wushixiongai.com/evaluation)
- [Prompt 工程面试题大全](https://www.wushixiongai.com/prompt-engineering)
- [重排与检索优化面试题大全](https://www.wushixiongai.com/rerank)
- [大模型微调与训练面试题大全](https://www.wushixiongai.com/finetune)
- [Transformer 与模型架构面试题大全](https://www.wushixiongai.com/transformer)
- [向量检索面试题大全](https://www.wushixiongai.com/vector-search)
- [知识图谱与 GraphRAG 面试题大全](https://www.wushixiongai.com/knowledge-graph)
- [多模态大模型面试题大全](https://www.wushixiongai.com/multimodal)
- [面试题库（851 道）](https://www.wushixiongai.com/questions)
- [RAG 智能问答系统完整教程](https://www.wushixiongai.com/projects/rag-system)
- [Deep Research Agent 完整教程](https://www.wushixiongai.com/projects/deep-research)
- [AI 编程 · Agent 实操](https://www.wushixiongai.com/ai-coding)
- [面经与教学复原](https://www.wushixiongai.com/mianjing)
- [大模型简历项目模拟面试](https://www.wushixiongai.com/resume)
- [吴师兄的大模型项目与公开作品](https://www.wushixiongai.com/evidence)
- [大模型面试题图解 100（GitHub 公开资料）](https://github.com/MisterBooo/llm-interview-questions)
- [关于网站与作者](https://www.wushixiongai.com/about)

## 项目面试题（已发布 75 篇）
> 每篇包含 30 秒回答、完整工程解释、连续追问与项目准备清单。
- [RAG 已经能搜 PDF，为什么视频不能直接入库？](https://www.wushixiongai.com/questions/project/rag/video-ingestion)：视频文件能上传，不等于内容能检索。先把声音与画面变成可搜索、可定位、可核验的证据片段。
- [PDF、PPT、扫描件为什么不能共用一条解析 Pipeline？](https://www.wushixiongai.com/questions/project/rag/multi-format-parsing-pipeline)：统一的应该是下游数据结构，不是上游解析方法。格式路由做错，后面的 Embedding 只会索引错误内容。
- [扫描 PDF 没有文本层，RAG 怎么做 OCR 与失败降级？](https://www.wushixiongai.com/questions/project/rag/scanned-pdf-ocr-pipeline)：OCR 读出字只是起点；阅读顺序、表格结构、坐标映射和失败页隔离共同决定入库质量。
- [复杂 PDF 的双栏、表格和图片怎么解析，才不会打乱语义？](https://www.wushixiongai.com/questions/project/rag/complex-pdf-layout-tables)：文字都提取出来仍可能是错的。RAG 需要的是结构正确的内容，而不是字数最多的一段文本。
- [MinerU 能直接解决 RAG 文档解析吗？哪些页面必须二次处理？](https://www.wushixiongai.com/questions/project/rag/mineru-post-processing)：开源解析器是基线，不是质量承诺。先识别失败类型，再决定专用模型、规则修复或人工队列。
- [RAG 文档解析质量怎么评估？不能只看“解析成功”](https://www.wushixiongai.com/questions/project/rag/parsi
…

Related sites

Explore similar publishers →

Similar publisher descriptions and documentation. Similarity does not imply affiliation or equivalent capabilities.

Machine-readable: GET /v1/resolve?q=wushixiongai.com · GET /v1/domain/wushixiongai.com · this page as Accept: application/json or text/markdown · MCP lookup_domain

Automatically discovered from public files. Inclusion does not imply endorsement or publisher participation.

Claim my listing on Agent Web Map for wushixiongai.com:
1. POST https://agentwebmap.com/v1/sites/wushixiongai.com/claims and keep claim_id and claim_secret private.
2. Publish the verification line "AgentWebMap verification: <token>" (token from step 1) in https://wushixiongai.com/llms.txt, or use the DNS, meta-tag or well-known method the response describes. This only verifies the listing; your website and domain remain yours.
3. POST https://agentwebmap.com/v1/sites/wushixiongai.com/verify with {"claim_id": "...", "claim_secret": "..."}.
4. Save the api_key from the answer; it manages the listing (PATCH https://agentwebmap.com/v1/sites/wushixiongai.com).
MCP equivalent: tools begin_ownership_claim, then verify_domain, at https://agentwebmap.com/mcp. Docs: https://agentwebmap.com/docs#verify

Corrections or removal requests: contact the directory.