AI大模型面试题之基础篇

1-请说明AI大模型应用开发和底层区别，市场需求占比。

• 题目分析和考点

  • 此题目主要考察学员是否理解AI大模型开发的不同层次

  • 考察学员是否清楚AI应用开发和底层原理的区别

  • 了解学员对市场需求的认知程度

• 难度【 * * * 】

• 答案

  • AI大模型应用开发（90%市场占比）

    • 主要开发具体的应用产品，如智能客服机器人、智能美颜相机等

    • 面向具体的商业场景，如企业问答、智能律师、智慧政务、税务等

    • 适合有编程基础的开发者，重点在于实现具体功能和快速看到应用效果

    • 是大多数公司的主要开发方向，包括App和网站等应用

  • AI大模型底层原理（10%市场占比）

    • 研究模型为什么更加智能，采用什么数学算法

    • 需要较高学历背景，需要研究英文论文、高等数学知识、算法原理

    • 岗位需求相对较少，要求更专业的知识储备

    • 适合对数学模型、机器学习有深厚基础的研究者

2-LLM开发应用为什么不能仅调用外部API, 如通义千问？要考虑哪些因素？

• 题目分析和考点

  • 考察学员对AI大模型商业应用的理解深度

  • 测试学员是否了解企业级应用的特殊需求

  • 考察对数据安全性的认知

• 难度【 * * * 】

• 答案

  • 架构层面考虑

    • 需要考虑重试机制、兜底降级机制等微服务架构特性

    • 需要处理失败情况、日志生成、资源管理、性能优化等

    • 要考虑与后端业务系统和数据库的联动

  • 数据安全性

    • 企业的敏感数据不适合上传到外部平台

    • 特定行业（如律师、医疗、财税等）的专业领域知识需要特殊保护

    • 需要私有化部署方案

  • 业务定制需求

    • 通用大模型只适合个人提升效率，难以满足商用级别需求

    • 需要针对公司所处行业进行深度定制和优化

    • 要能够整合公司历史资料、文档记录、案例等数据

3-请举例说明AI智能化云盘项目中可以开发哪些具体的应用场景。

• 题目分析和考点

  • 考察学员对AI应用场景的理解

  • 测试学员是否掌握了课程中的核心应用案例

  • 考察对实际业务需求的理解程度

• 难度【 * * * 】

• 答案

  • AI文档助手

    • 处理word文档、PDF等，生成文档总结、周报、季度汇报

    • 整理和汇总培训资料，生成清晰的排版

    • 协助生成多类型跳槽简历、毕业论文

  • 企业知识库

    • 智能化归类和整合企业知识资源

    • 作为企业内部知识共享平台，提高团队协作效率

    • 提供客户服务，快速准确解答问题

    • 支持员工培训，提供定制化培训方案

  • 私人AI助理

    • 提供聊天陪伴、讲笑话、小游戏等休闲娱乐功能

    • 根据用户喜好进行个性化内容推荐

    • 协助健康管理，提供运动、饮食建议

  • 特定领域智能聊天机器人

    • 财务分析：处理公司财报和股票行情，提供决策建议

    • 医疗诊断：分析检查报告，提供诊断建议

    • 智能客服：整合销售话术和专业知识

4-作为技术人员，为什么需要掌握产品需求文档的编写？

• 题目分析和考点

  • 考察学员对技术人员全面能力的认知

  • 测试学员是否理解产品需求文档的重要性

  • 考察在AI项目中的特殊考虑因素

• 难度【 * * * 】

• 答案

  • 为什么技术Leader需要掌握需求文档

    • 特定领域项目中，产品经理可能缺乏必要的技术知识背景

    • 技术人员更了解技术实现的复杂性和可行性

    • 能够更好地评估技术风险和确定需求优先级

  • 技术背景的重要性

    • 帮助解决与技术团队的沟通障碍

    • 能够准确评估技术实现风险

    • 可以做出更准确的需求优先级判断

  • AI项目的特殊性

    • 需要考虑AI模型的性能和限制

    • 要评估数据安全性和隐私保护

    • 需要考虑模型训练和部署的资源需求

5-在AI智能化云盘项目中，对硬件资源和部署有什么特殊要求？

• 题目分析和考点

  • 考察学员对AI项目资源需求的理解

  • 测试学员是否掌握解决方案

  • 考察成本控制意识

• 难度【 * * * 】

• 答案

  • 硬件资源需求

    • LLM大模型参数规模从几亿到几百亿不等

    • 需要较大的算力资源支持

    • 开发环境和生产环境可能有不同的需求

  • 解决方案

    • 采用云服务器和三方算力平台

    • 开发时可使用较小参数规模进行练习

    • 生产环境根据公司需求选择不同参数规模

  • 成本控制

    • 可以通过几十块钱的云服务解决开发需求

    • 不同级别项目可以选择不同配置

    • 灵活调整资源配置，避免资源浪费

6-请简述AI智能化云盘项目的技术栈架构，并说明为什么选择这些技术。

• 题目分析和考点

  • 考察学员对项目技术架构的理解

  • 测试对各个技术选型的理解

  • 考察技术整合能力

• 难度【 * * * * 】

• 答案

  • 基础环境

    • AI大模型编码插件

    • JDK21 + IDEA旗舰版 + VSCode

    • Python3.1X + Linux服务器

  • 后端技术栈

    • SpringBoot3.X + MybatisPlus + Lombok

    • Mysql8.X + 多个开源工具包

    • Redis7.X + Kafka3.X-Kraft架构/RabbitMQ

    • 分布式文件存储MinIO或OSS存储引擎

  • AI技术栈

    • FastAPI框架 + LangChain框架

    • 向量数据库Milvus

    • GPT/ChatGLM/通义千问等大模型

    • Huggingface/ModelScope等模型库

  • 前端和部署

    • Vue3 + AntDesign + Nginx网关

    • Jenkins CICD + 阿里云Git仓库

    • Docker容器编排调度

7-在AI项目开发中，如何编写一份合格的产品需求文档？包含哪些关键内容？

• 题目分析和考点

  • 考察学员对产品需求文档编写的理解

  • 测试学员是否掌握文档结构和重点内容

  • 考察项目管理能力

• 难度【 * * * 】

• 答案

  • 文档基本结构

    • 标题页：产品名称、版本号、编制日期、编制人、审核人

    • 引言：文档目的、项目背景、术语定义

    • 产品概述：产品愿景、目标、用户和市场定位

  • 功能性需求

    • 功能列表和详细描述

    • 用户故事或用例

    • 业务流程和规则

  • 非功能性需求

    • 性能要求：响应时间、并发用户数

    • 安全要求：数据安全、访问控制

    • 可用性要求：易用性和可访问性

    • 法律和行业标准要求

  • 技术和资源规划

    • 技术栈和开发约束

    • 项目计划和里程碑

    • 预算和资源需求

    • 风险评估和应对措施

8-在AI项目中，为什么需要绘制架构图？不同类型架构图的作用是什么？

图片

• 题目分析和考点

  • 考察学员对架构设计的理解

  • 测试对不同架构图用途的认识

  • 考察项目沟通能力

• 难度【 * * * * 】

• 答案

  • 架构图的重要性

    • 一图胜千言，解决沟通障碍

    • 面向不同业务方，展示系统不同维度

    • 帮助各方理解系统设计和实现

  • 面向的业务方

    • 上级：公司Leader、老板、外部投资人

    • 团队内：产品、运营、测试、技术、运维

    • 外部：系统最终用户

  • 不同架构图的作用

    • 产品/应用架构图

      • 表达业务开展方式

      • 降低业务系统复杂度

      • 不应包含过多技术细节

    • 技术架构图

      • 识别技术需求

      • 进行技术选型

      • 描述技术之间的关系

10-说下LangChain框架的核心功能，解决大模型开发中的哪些问题?

• 题目分析和考点

  • 考察对LangChain框架的基本认知

  • 测试对大模型开发痛点的理解

  • 考察框架应用场景的掌握

• 难度【 * * * * 】

• 答案

  • 大模型的局限性

    • 无法获取训练数据外的实时信息

    • 不能直接执行具体操作（如发邮件/查数据库）

    • 处理复杂任务时缺乏步骤规划能力

  • LangChain框架定义

    • 是一个基于大型语言模型（LLM）开发应用程序的框架,专为构建与大语言模型（LLMs）相关的应用而设计。

    • 通过将多个 API、数据源和外部工具无缝集成，LangChain 能帮助开发者更高效地构建智能应用。

    • 从与 OpenAI 、DeepSeek等顶级大模型供应商的集成，到复杂的对话系统、智能搜索、推荐系统等

    • LangChain 提供了丰富的功能和灵活的接口，极大地方便了开发者的工作。

    • 通俗点：LangChain 就是对各类大模型提供的 API 的套壳，方便开发者使用这些 API和协议，搭建起来的模块和接口组合

11-LangChain生态系统包含哪些核心产品及其作用?

• 题目分析和考点

  • 考察对LangChain生态的全面了解

  • 测试对各个产品功能的理解

  • 考察技术选型能力

• 难度【 * * * * 】

• 答案

  • LangChain Core

    • 提供模块化开发能力

    • 支持与外部数据源集成

    • 包含链、代理、记忆等核心组件

    • 对标Java生态的Spring AI

  • LangServer

    • 快速部署工具，将应用转换为REST API

    • 支持并行处理、流式传输和异步调用

    • 自动生成OpenAPI文档

    • 对标Java生态的Spring Boot

  • LangSmith

    • 开发者调试与监控平台

    • 提供性能分析和测试工具

    • 支持部署优化

    • 对标Java生态的Prometheus + Grafana

  • LangGraph

    • 状态管理工具

    • 支持多代理系统构建

    • 提供可视化流程设计

    • 对标Java生态的Activiti BPMN

产品	核心价值	Java生态对标	适用场景
LangSmith	全生命周期可观测性	Prometheus + Grafana	生产环境监控、效果评估
LangServe	快速服务化	Spring Boot	模型API部署、快速原型
LangGraph	复杂流程编排	Activiti BPMN	业务工作流设计、状态管理
LangChain Core	基础组件库	Spring AI	基础AI功能开发

12-在Python环境下开发AI应用时，为什么需要使用虚拟环境？

• 题目分析和考点

  • 考察Python开发环境管理能力

  • 测试对项目依赖管理的理解

  • 考察实际操作能力

• 难度【 * * * 】

• 答案

  • 虚拟环境的作用

    • 隔离项目依赖，避免版本冲突

    • 防止全局环境污染

    • 便于项目协作和环境复现

  • 基本操作命令

    • 创建：python -m venv myenv

    • 激活：source myenv/bin/activate（Linux/Mac）

    • 退出：deactivate

  • 依赖管理

    • 安装包：pip install package_name

    • 导出依赖：pip freeze > requirements.txt

    • 恢复依赖：pip install -r requirements.txt

  • 最佳实践

    • 每个项目使用独立的虚拟环境

    • 使用requirements.txt管理依赖

    • 配置国内镜像源提升安装速度

13-请比较LangChain框架中的Chain和Agent的区别及应用场景。

• 题目分析和考点

  • 考察对LangChain核心概念的理解

  • 测试组件使用场景的判断能力

  • 考察实际应用能力

• 难度【 * * * * 】

• 答案

  • Chain（链）

    • 定义：将多个组件按特定顺序连接的处理流程

    • 特点：

      • 处理流程固定

      • 适合确定性任务

      • 执行效率高

    • 应用场景：

      • 文档总结

      • 数据转换

      • 固定流程的问答

  • Agent（代理）

    • 定义：能够根据任务动态选择工具和执行步骤的智能体

    • 特点：

      • 自主决策能力

      • 可以使用多种工具

      • 适合复杂任务

    • 应用场景：

      • 多步骤推理

      • 复杂问题解决

      • 需要动态决策的任务

14-在使用LangChain开发AI应用时，你会如何处理和优化性能问题？

• 题目分析和考点

  • 考察性能优化意识

  • 测试实际问题解决能力

  • 考察监控和调试能力

• 难度【 * * * * 】

• 答案

  • 性能监控

    • 使用LangSmith进行性能分析

    • 监控API调用延迟和成本

    • 跟踪资源使用情况

  • 优化策略

    • 实现合理的缓存机制

    • 优化Prompt设计减少token使用

    • 使用批处理减少API调用次数

    • 实现并行处理提高吞吐量

  • 调试工具

    • 使用LangSmith的可视化界面

    • 进行自动化性能测试

    • 分析调用链路瓶颈

  • 最佳实践

    • 设置合理的超时和重试机制

    • 实现优雅的降级策略

    • 定期进行性能评估和优化

15-在LangChain项目开发中，如何确保环境配置的正确性和依赖管理？

• 题目分析和考点

  • 考察项目环境搭建能力

  • 测试依赖管理的实践经验

  • 考察问题排查能力

• 难度【 * * * 】

• 答案

  • 环境搭建步骤

    • 创建独立的Python虚拟环境

    • 严格按照版本要求安装依赖

    • 验证核心模块的可用性

  • 依赖管理最佳实践

    • 使用requirements.txt管理依赖版本

    • 确保团队成员使用相同的依赖版本

    • 定期更新和测试依赖兼容性

  • 常见问题处理

    • 虚拟环境激活失败的排查

    • 跨平台路径问题的解决

    • 依赖版本冲突的处理

17-LangChain中的Prompts（提示工程）模块是什么？如何有效使用？

• 题目分析和考点

  • 考察提示工程的基本概念

  • 测试模板使用能力

  • 考察实际应用能力

• 难度【 * * * 】

• 答案

  • 基本概念

    • 类似传统的模板引擎（如Thymeleaf）

    • 用于构建和管理与LLM的交互提示

    • 支持动态参数替换

  • 使用方法

    • 创建提示模板

    • 定义变量占位符

    • 运行时动态填充参数

  • 最佳实践

    • 模板设计要清晰明确

    • 合理使用变量和格式化

    • 注意提示的上下文管理

    • 优化提示以提高响应质量

18-LangChain的大模型IO交互链路是怎样的？主要包含哪些环节？

• 题目分析和考点

  • 考察对LLM交互流程的理解

  • 测试系统架构认知

  • 考察实际应用场景理解

• 难度【 * * * * 】

• 答案

  • 交互链路组成

    • 输入层：用户请求和数据预处理

    • 提示层：构建和优化提示信息

    • 模型层：LLM调用和响应处理

    • 输出层：结果后处理和展示

  • 核心环节

    • 请求预处理和验证

    • 提示模板渲染

    • 模型调用和响应

    • 结果处理和转换

  • 关键考虑点

    • 异常处理机制

    • 性能优化策略

    • 安全性保障

    • 可维护性设计

19-在使用LangChain开发项目时，如何处理跨平台兼容性问题？

• 题目分析和考点

  • 考察跨平台开发经验

  • 测试问题解决能力

  • 考察工程实践能力

• 难度【 * * * 】

• 答案

  • 常见兼容性问题

    • 路径分隔符差异

    • 环境激活命令不同

    • 依赖包安装差异

  • 解决方案

    • 使用统一的路径分隔符

    • 编写平台适配脚本

    • 统一依赖管理方案

  • 最佳实践

    • 使用Python的os.path处理路径

    • 提供不同平台的激活说明

    • 使用Docker容器化部署

    • 完善的文档和说明

20-在LangChain框架中，Model IO链路的核心组件是什么？

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• 题目分析和考点

  • 考察对LangChain模型交互的理解

  • 测试对不同类型模型的认知

  • 考察实际应用能力

• 难度【 * * * * 】

• 答案

  • Model IO链路三要素

    • Prompts（提示模板）

      • 构建模型输入的结构化模板

      • 使用ChatPromptTemplate等工具

      • 支持动态模板渲染

    • Models（模型接口）

      • 对接不同LLM服务的统一接口

      • 支持多种模型类型

      • 提供标准化的调用方式

    • Parsers（结果解析）

      • 将模型输出转换为结构化数据

      • 支持字符串和JSON等格式

      • 提供灵活的数据处理能力