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AI与全栈工程师面试题库

面向AI与全栈工程师相关面试,围绕研发效能、AI辅助开发、度量、数据库优化、高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。

5 道题目建议用时 15 分钟专项面试练习

全部题目 5 道题

01

这个项目里面的痛点是什么,难点在哪,怎么解决?

考察候选人能否从真实项目中提炼核心痛点与难点,并说明技术方案与取舍,而非罗列功能。
02

项目召回率95%,检索的整体设计是怎样的;高召回有没有副作用,怎么看?

考察候选人对检索链路整体设计的理解,以及对高召回与精度、成本之间权衡的判断。
03

LangGraph怎么避免循环调用、任务无限发散?

考察候选人对Agent编排框架中循环控制与终止条件的工程化理解。
04

QPS上涨、数据库压力大,有哪些优化思路?

考察候选人面对高并发数据库压力的系统性优化思路,覆盖缓存、SQL、架构分层。
05

怎么评估AI辅助开发有没有提效?

考察候选人能否用可量化、可对照的方式评估AI辅助开发的真实收益,而非主观感受。
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