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AI应用开发工程师面试题库

面向AI应用开发工程师相关面试,围绕Agent、RAG、系统设计、技术选型、问题解决等主题展开练习,结合题目考察点、回答思路、参考答案和常见误区,梳理知识要点并练习清晰表达。

176 道题目建议用时 528 分钟专项面试练习

全部题目 176 道题

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你提到了 Agent 底层知识、Tool calling 和 MCP 开发,能具体展开讲一下做了什么吗?

考察候选人对 Agent 相关技术的实际动手能力,以及是否深入理解 Tool calling 和 MCP 的原理与应用。
146

MCP解决了什么问题?当MCP返回的工具描述与大模型调用格式不兼容时,你会如何处理?

考察候选人对MCP协议价值的理解,以及在工具描述与模型调用格式不一致时的工程化适配能力。
147

请讲讲HashMap的底层数据结构、put/get流程,以及它是否线程安全?如果不安全,应该用什么替代?

考察对HashMap原理的掌握程度,以及线程安全问题的理解和并发容器的使用经验。
148

请解释volatile关键字的作用和实现原理,并说明它能否保证原子性?

考察对Java内存模型和volatile关键字的理解,包括可见性、有序性和原子性。
149

请介绍一下AQS(AbstractQueuedSynchronizer)的核心原理,以及它如何支撑ReentrantLock等并发工具?

考察对Java并发包底层框架AQS的理解,包括其数据结构、状态管理和锁获取释放流程。
150

请讲讲InnoDB的索引类型,以及B+树索引是如何进行搜索的?

考察对MySQL InnoDB索引结构和B+树搜索过程的掌握程度。
151

在设计RAG系统时,如何确定chunk size和overlap?如果检索效果差,如何定位问题?

考察对RAG系统核心参数调优和问题排查的实践经验,以及混合检索的理解。
152

请讲讲 HashMap 的底层结构,以及它是否线程安全?如果不安全,应该用什么替代?

考察候选人对 Java 集合底层原理与并发安全的掌握程度,以及能否把数据结构知识与实际选型联系起来。
153

说说 volatile 关键字的作用,以及 AQS 的大致原理

考察对 Java 内存模型和并发基础组件的理解深度,判断候选人是否具备并发编程的底层认知。
154

讲讲 InnoDB 的索引类型,以及 B+ 树索引是如何搜索的

考察数据库索引原理与查询执行过程的理解,判断候选人能否为慢查询优化提供理论依据。
155

Kafka 为什么性能高?RabbitMQ 的 exchange 有哪几种类型?

考察消息中间件的选型理解与核心机制掌握,判断候选人是否具备异步解耦场景的工程能力。
156

设计一套面向投资理财课程售卖的智能客服系统,需要哪些功能、如何设计?如果员工不信任它,如何说服?

考察复杂业务场景下的系统设计能力、RAG 工程落地经验,以及推动技术被业务方接受的沟通意识。
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