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面向AI开发工程师相关面试，围绕技术选型、项目经验、RAG、系统设计、Workflow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。

30 道题目建议用时 90 分钟专项面试练习

全部题目 30 道题

考察候选人对Agent编排框架LangGraph的实际使用经验和设计能力。

考察候选人能否把项目讲成可运行的端到端系统，而不是罗列技术名词；同时验证其对输入、处理、输出各环节及生成位置的掌握程度。

考察候选人对RAG链路的真实掌握程度，包括切分策略、存储方式、检索方式与召回后处理，判断其是否真正落地过而非只会调包。

考察候选人是否理解RAG的适用边界，能否从上下文长度、成本、精度、可追溯性等角度论证技术选型，而不是默认套用RAG。

考察候选人对工作流编排的理解与框架选型能力，关注其能否说明自研与框架的权衡，以及执行状态记录方式。

考察候选人对多租户与数据隔离的理解，关注其能否从存储、检索、权限和部署层面说明隔离方案。