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AI全栈工程师面试题库

面向AI全栈工程师相关面试,围绕Agent、系统设计、MySQL、RAG、并发编程等主题展开练习,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。

98 道题目建议用时 294 分钟专项面试练习

全部题目 98 道题

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MySQL 中如果数据量很大,分页查询页码较深时,如何优化深分页查询?

考察候选人对 MySQL 深分页性能问题的理解及优化能力,包括索引、缓存、查询改写等。
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请详细说明 RAG(检索增强生成)的流程,并解释切片(chunking)在其中的作用及常见策略。

考察候选人对 RAG 全流程的理解,包括检索、生成、切片等关键环节,评估其 AI 应用开发能力。
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请讲解你做过的一个 AI 全栈项目,并说明在开发过程中如何与 AI 协作,以及如何评估 AI 生成代码的质量?

考察候选人的 AI 全栈项目经验,包括项目架构、AI 技术应用、与 AI 协作开发的能力,以及对 AI 生成代码质量的评估方法。
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ES6 中的 Set、Map 与普通对象、数组有什么区别?分别适用于什么场景?

考察候选人对 ES6 新增数据结构 Set 和 Map 的理解,以及与普通对象、数组的差异和适用场景。
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Agent的可观测性是怎么做的?

考察候选人对Agent系统可观测性建设的理解,包括工具选型、指标设计、链路追踪等。
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在可观测性链路搭建完毕之后,如果用户反馈一次提问,给到的答案他并不满意,要如何排查?如何确定是Prompt的问题,还是什么问题?

考察候选人利用可观测性数据系统性排查Agent输出质量问题的能力,特别是区分Prompt问题与其他问题。
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Redis的分布式锁,怎么做会更可靠?分布式锁只能用Redis来实现吗?

考察候选人对分布式锁实现原理、可靠性保障及替代方案的理解。
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在公司有没有写过MCP?什么情况下会考虑开发MCP?

考察候选人对MCP(Model Context Protocol)的理解及实际应用经验,以及判断何时需要开发MCP。
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如果要给Agent提供能力,MCP是唯一的办法吗?

考察候选人对Agent能力扩展方式的全面理解,是否了解MCP之外的替代方案。
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简单介绍一下ReAct,它在具体实现上面的循环是怎么实现的?

考察候选人对ReAct框架的理解以及在实际工程中如何实现其循环逻辑。
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在代码中怎么判断AI是否可以终止?除了最大迭代次数之外。

考察候选人对Agent终止条件的全面理解,以及在实际工程中的处理经验。
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大模型prompt caching、KV Cache你有了解吗?在你的系统里面,如何提高cache的命中率?在Spring AI这一侧需要做哪些工程实现?

考察候选人对大模型缓存机制的理解,以及在Spring AI框架下的工程实现能力。
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