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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RAG、Agent、系统设计、技术选型、Java并发等主题展开练习，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。

236 道题目建议用时 708 分钟专项面试练习

全部题目 236 道题

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考察候选人对失败路径的设计能力，包括降级触发条件、降级后的处理策略以及如何避免错误结果扩散。

218

考察候选人是否理解仅靠提示词约束LLM的局限性，以及如何用结构化schema、校验规则和重试机制保证关键条件不丢失。

219

考察候选人对LLM幻觉的系统性治理思路，是否覆盖输入约束、输出校验、检索增强、评测和人工兜底等层面。

220

考察候选人是否真正参与过 AI 应用开发，以及能否清晰说明项目目标、技术选型、个人贡献和实际效果。

221

核实候选人对大模型训练链路的真实参与深度，区分“了解概念”和“实际做过”。

222

考察候选人对向量检索链路的实际选型能力，包括数据库、索引、召回策略和评估方法。

223

考察候选人对 Agent 上下文窗口管理的理解，包括信息分层、压缩、记忆和工具结果处理。

224

考察候选人对参数高效微调方法的原理理解，以及能否结合实际场景说明适用性和局限。

225

考察候选人是否真正主导过有线上流量的项目，能否说清业务动机、技术难点、个人贡献、量化指标和故障恢复，而不是停留在“对接了大模型”这种表层描述。

226

考察候选人能否从技术角度而非业务口号做并发容量规划，理解有界队列、拒绝策略与OOM之间的关系，体现AI应用接线上流量所需的基本功。

227

考察候选人对JDK线程池默认配置风险的认知，以及对任务异常传播路径的细节掌握，避免只会背结论。

228

考察候选人对缓存过期机制和三类缓存故障的理解深度，能否说出策略取舍而非罗列名词。