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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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考察候选人对大模型解码参数的基本掌握，是否理解temperature等参数对生成结果的影响。

122

考察候选人对大模型训练流程的了解，特别是强化学习在RLHF中的位置和作用。

123

考察候选人对RAG全链路的实际设计能力，以及能否清晰解释每个环节的技术选型与权衡。

124

考察候选人对Agent生产环境可靠性的理解，包括重试、降级、熔断和兜底策略。

125

考察候选人在Agent项目中的实际贡献、设计决策和反思能力。

126

考察候选人的技术选型能力和对框架的深入理解，而非盲目跟风。

127

考察候选人的技术热情、学习习惯和对AI应用开发领域的理解与思考。

128

考察候选人对Agent技术演进的理解、应用场景判断以及技术选型理由，评估其技术视野和思考深度。

129

考察对ReAct（Reasoning + Acting）范式的理解，包括其核心思想、实现方式和适用场景。

130

考察对Harness概念的理解，可能指Agent执行框架或工具调用封装，评估候选人对Agent基础设施的认知。

131

考察对BM25算法在RAG或检索系统中作用的理解，包括其原理、优势及与向量检索的互补性。

132

考察对RAG评估工具RAGAS的熟悉程度，以及面对评估指标异常（NaN）时的排查思路和解决能力。