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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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Agent的长任务平时5分钟、这次跑了15分钟,你怎么查?工具调用超时重试几次合适、要不要换工具?多轮上下文存Redis还是存库?上下文压缩在压缩什么、丢了什么?模型输出格式坏了怎么兜?

考察候选人能否把AI应用的排障落到可观测性和工程机制上,而不是笼统地说“模型变慢了”,同时考察上下文存储与容错的取舍。
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请介绍你在浏览器插件翻译工具中如何实现RAG检索与术语校对,并说明专家校对数据的用途。

考察候选人对RAG在真实产品中的落地能力,包括检索策略设计、术语一致性保障和数据闭环意识。
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你在项目中如何缓解大模型幻觉?请结合具体项目说明最大难点和大模型安全考量。

考察候选人对大模型幻觉成因的理解及工程化缓解手段,同时关注安全合规意识。
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请做自我介绍,并说明你的籍贯、硕士类型、学制和预计毕业时间。

核实候选人基本背景与求职可用性,判断其表达条理与岗位匹配度。
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本硕是测绘方向,为什么转向AI?个人项目是毕业需要、业务需要还是兴趣驱动?

考察转行动机是否真实、项目驱动力与自驱学习能力。
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你在Agent操作系统沙箱中具体做了什么?哪些指令会进入沙箱,准入或过滤规则如何设计?

考察候选人对Agent执行环境隔离的实际设计能力与安全边界意识。
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脚本读写系统资源时如何避免影响宿主环境?一个工具同时需要读工作目录和访问网络,策略如何表达?

考察候选人对宿主保护、状态恢复与复合权限策略的设计能力。
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AI生成的代码你会全部审查吗?线上出问题时如何定位,AI在排查中承担什么角色?

考察候选人对AI产出的责任意识与工程排查能力。
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