今天给大家分享一份新鲜出炉的大模型应用开发面经，涵盖近半年面试实战、核心考点、拿offer技巧，尤其适合想入门大模型、冲击秋招的程序员小白，建议收藏慢慢消化，助力大家少走弯路、顺利上岸！

一、面试基础信息

1. 时间跨度

近半年（聚焦大模型应用岗位招聘旺季，参考性极强）。

2. 实战面试企业清单

覆盖互联网大厂、AI独角兽、垂直领域公司，包括：阿里、腾讯、美团、字节跳动、快手、同程旅行、京东、360、Keep、滴滴、印象笔记、作业帮、彩云科技、蓝色光标、江城互娱、Aviagames、Hungry Stdios、深言科技、即时科技、RockFlow、格灵深瞳、百融云创、网龙、HiDream.ai、昆仑万维、数驱互动、Authing。

二、核心总结（干货重点，建议划记）

1. 面试内容与难度解析

不同于传统后端开发岗位，大模型应用岗的面试题鲜有复杂高深的八股文（仅1-2次遇到过分布式锁设计、MVCC原理等深挖题），整体更偏实践落地。

核心原因有两点：一是大模型应用领域尚处于探索期，暂无成熟统一的技术方案，行业整体都在摸着石头过河；二是今年不少公司才开始全面发力AI赛道，部分面试官对大模型应用的认知也在同步提升，不会过度死扣细节。

以高频考点RAG为例，面试题多围绕基础应用展开，比如“RAG实施中最难的环节是什么？”（文档切割是核心）、“如何解决大模型幻觉问题？”、“微调和RAG的适用场景及区别？”等。小白只要有过RAG实战经验，结合技术文章积累的见解，清晰表达就能获得面试官认可。

划重点：提升面试通过率的关键技能——掌握微调核心原理+动手完成微调项目+独立部署大模型。这是我面试中被高频追问的点，也是很多候选人拉开差距的地方。虽多数公司有专门算法团队负责，但具备全流程实践能力，会成为核心竞争力（小白可从开源项目入手，先完成轻量化微调部署练手）。

关于算法题与八股文：

• 算法题：近半数为动态规划（DP）问题，其余多为Easy难度的经典题型，都是面试“老熟人”。但需注意，即便写出正确答案也不代表能通过，部分公司甚至不考察算法题，更看重项目落地能力。
• 八股文：考察频次远低于传统开发岗，因LLM应用岗重实践，不少一面由业务leader直接面试，全程围绕项目展开。但若一面面试官对大模型不熟悉，仍会考察基础八股，多次因忽视八股准备挂科，提醒大家不可掉以轻心（小白重点准备语言、数据库、分布式基础即可，无需过度深挖冷门知识点）。

不同类型公司岗位核心内容：

• 游戏公司：LLM+AB测试辅助游戏策划、BI数据分析、游戏社区智能客服助手开发；
• To C领域：个人Agent助手研发（侧重交互体验与场景适配）；
• To B领域：面向行业解决方案的Agent开发（侧重业务落地与定制化适配）；
• 其他方向：通用Agent平台搭建、企业内部AI助手/工具开发、运维场景Agent应用。

2. 拿offer实战技巧

薪资谈判与offer选择：企业会横向对比候选人薪资预期，若期望薪资偏高，对方表示“再评估”，大概率后续无进展。行业普遍薪资涨幅不足20%，我目标涨幅30%左右，最终顺利达成，核心是保持耐心+些许运气。

建议大家不要眼高手低，可先拿下低于预期但靠谱的offer作为保底，再与意向公司沟通谈判（前提是对方明确对你有招聘意向）。同时要集中规划面试时间，避免时间线拉太长导致安排混乱，影响面试状态。

3. 面试避坑与提分要点

• 复盘优先：每次面试结束后，立即梳理未答好的问题，补充完善答案，形成个人面试题库，避免重复踩坑；
• 真诚为上：对没把握的问题直接说明“暂时不了解”，不要编造答案，面试官很容易识破，反而影响印象；
• 简历优化：可用大模型润色简历结构与表述，但务必亲自核对细节，避免过度夸大项目经验，面试时被追问露馅；
• 视野拓展：多阅读大模型技术文章、行业报告，提升技术认知，二面时能与面试官深入探讨，加分明显；
• 表达训练：提前演练项目讲解思路，确保表达流畅清晰，避免卡顿，面试官会通过表达判断你的逻辑能力；
• 结果导向：项目介绍不仅要讲技术实现，更要说明落地效果与量化指标，比如RAG检索准确率、Agent响应效率等，技术最终要为效果服务。

三、高频面试题汇总（按模块分类，便于背诵）

以下是面试中实际遇到的问题，按核心模块整理，小白可针对性准备，覆盖80%以上考点。

1. LLM基础类

• 大模型的训练流程的核心环节有哪些？
• Transformer架构原理，Encoder与Decoder的区别及适用场景？
• Function Call的训练逻辑的是什么？实际项目中如何落地？
• 大模型微调有哪些主流方案？各自的优缺点及适用场景？你是否有动手实践过？
• 大模型分词器的核心作用，常见分词器有哪些差异？
• Embedding的本质是什么？项目中选用的Embedding模型及理由？

2. 工具与框架类（Lib）

• LangChain的核心功能及使用场景，实际项目中如何基于它搭建流程？
• Autogen的多智能体协作机制，你在项目中如何运用？
• 是否使用过Litellm等大模型网关框架？其核心优势是什么？
• 为什么选择手动开发Agent，而非直接使用现成框架？手动开发的优势？
• MCP是什么？与Function Call的核心区别？是否有实践经验？
• A2A（Agent-to-Agent）机制的了解程度，实际应用场景有哪些？

3. Prompt工程类

• ReAct框架的原理及实现步骤，实际项目中如何应用？
• CoT（思维链）的核心逻辑，为何能提升大模型回答效果？存在哪些局限性？
• Prompt Caching的概念及作用，实际项目中如何落地优化？
• 温度值（Temperature）、top-p、top-k的含义，不同场景（如生成、问答）的最佳参数设置？

4. RAG核心类（高频重点）

• 请简述RAG的核心原理，实施过程中最难的环节是什么？
• 常见的文档切割策略有哪些？如何避免切割导致语义断裂？
• 多路召回的原理及优势，实际项目中如何设计多路召回策略？
• 文档存储的粒度如何设定？选用的数据库及理由？
• RAG场景中为何需要用到图数据库？其核心作用是什么？
• 是否做过向量数据库对比？Qdrant的性能表现、支撑数据量级及潜在性能瓶颈？
• 实际项目中如何规避大模型的幻觉问题？有哪些落地手段？
• 微调和RAG的优劣势对比，如何根据场景选择？
• 如何量化RAG的效果？包括检索准确率、回答准确率等指标？

5. 工作流（Workflow）类

• 如何进行任务拆分？拆分的核心依据是什么？如何提升拆分效果？
• Text2SQL的实现流程，如何提高SQL生成的准确率？
• Query润色的方法及目的，实际项目中如何优化润色逻辑？
• 代码生成（Code-Generation）的实现方案，如何确保生成代码的准确性？
• 若重新设计现有工作流，你会做哪些优化？（复盘规划类问题）
• 工作流各环节的效果如何量化评估？有哪些核心指标？

6. Agent类（核心考点）

• 请详细介绍你的Agent项目，核心功能及技术难点？
• Agent的长短期记忆如何设计？存储方式、粒度及调用逻辑？
• 项目中Function Call的实现逻辑，如何确保调用的准确性？
• 开发Agent过程中遇到的最大难题是什么？如何解决并提升效果、降低延迟？
• Agent端到端延迟的优化方案有哪些？实际落地效果如何？
• 单智能体（Single-Agent）、多智能体（Multi-Agent）的设计方案及适用场景？
• Agent反思机制的实现逻辑，为何需要引入反思机制？
• 你如何看待当前LLM应用的发展趋势及未来方向？
• 项目中为何选用WebRTC？它与WebSocket的核心区别？
• 如何保证Agent服务的高可用及稳健性？
• LLM服务并发量过高时，有哪些优化方案？

7. 系统设计类

• 短链系统的设计方案（经典基础题）；
• 分布式锁的设计原理及实现方案，如何避免死锁？
• 给定一部长篇小说，如何设计文档切割策略，确保语义完整性？
• 论文翻译需求，如何保证翻译准确性且还原原文格式？
• 游戏社区客服助手的设计思路，如何适配游戏黑话，高效利用公司内部文档？
• 如何结合线上问题，快速定位项目工程代码中的问题节点？
• 面对海量结构化与非结构化数据，如何设计分析流程并得出目标结论？

8. 基础八股类（精简必背）

• Go语言：内存分配策略、GMP模型、GC机制；
• Python：内存分配策略、GC原理；
• Redis：常用场景、MGET底层实现、ZSet数据结构；
• MySQL：索引设计原则、数据库隔离级别、MVCC实现原理；
• 分布式：分布式锁的常见实现方案及优缺点；
• Kafka：Rebalance机制、数据不丢失的保障方案、常见问题及解决；
• FastAPI：设计原理及核心优势；
• Go网络：net/http处理TCP粘包的方案；
• HTTP2与HTTP1.1的核心差异及优势；
• Linux：网络性能调优方法、PID与端口号定位技巧。

四、写给小白/程序员的额外建议

大模型应用领域目前仍处于蓝海阶段，对新手相对友好，无需过度畏惧“没有经验”。小白可从RAG、简单Agent开发入手，借助开源框架快速完成小项目（如个人知识库、智能客服助手），积累实战经验；程序员可结合自身技术栈（Go/Python），拓展大模型工具链使用能力，重点突破微调与部署环节，形成差异化竞争力。

面试时多展现项目落地思路与解决问题的能力，比死记硬背八股文更重要。希望这份面经能帮到大家，祝各位顺利拿到心仪的大模型岗位offer！

那么，如何系统的去学习大模型LLM？

作为一名从业五年的资深大模型算法工程师，我经常会收到一些评论和私信，我是小白，学习大模型该从哪里入手呢？我自学没有方向怎么办？这个地方我不会啊。如果你也有类似的经历，一定要继续看下去！这些问题啊，也不是三言两语啊就能讲明白的。

所以我综合了大模型的所有知识点，给大家带来一套全网最全最细的大模型零基础教程。在做这套教程之前呢，我就曾放空大脑，以一个大模型小白的角度去重新解析它，采用基础知识和实战项目相结合的教学方式，历时3个月，终于完成了这样的课程，让你真正体会到什么是每一秒都在疯狂输出知识点。

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为什么要学习大模型？

我国在A大模型领域面临人才短缺,数量与质量均落后于发达国家。2023年，人才缺口已超百万，凸显培养不足。随着AI技术飞速发展，预计到2025年,这一缺口将急剧扩大至400万,严重制约我国AI产业的创新步伐。加强人才培养,优化教育体系,国际合作并进是破解困局、推动AI发展的关键。

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我们这套大模型资料呢，会从基础篇、进阶篇和项目实战篇等三大方面来讲解。

👉①.基础篇👈

基础篇里面包括了Python快速入门、AI开发环境搭建及提示词工程，带你学习大模型核心原理、prompt使用技巧、Transformer架构和预训练、SFT、RLHF等一些基础概念，用最易懂的方式带你入门大模型。

👉②.进阶篇👈

接下来是进阶篇，你将掌握RAG、Agent、Langchain、大模型微调和私有化部署，学习如何构建外挂知识库并和自己的企业相结合，学习如何使用langchain框架提高开发效率和代码质量、学习如何选择合适的基座模型并进行数据集的收集预处理以及具体的模型微调等等。

👉③.实战篇👈

实战篇会手把手带着大家练习企业级的落地项目（已脱敏），比如RAG医疗问答系统、Agent智能电商客服系统、数字人项目实战、教育行业智能助教等等，从而帮助大家更好的应对大模型时代的挑战。

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