AIGC 应用工程师（3-5 年）面试题精讲：从基础到实战的系统备战清单

面向人群：AIGC 应用工程师（3-5 年）

风格：严谨技术向 / 通俗易懂 / 干货清单

一、岗位画像与面试核心能力

AIGC 应用工程师（3-5 年）通常被要求既能"用得好"（快速将大模型能力落地到业务场景），也能"讲得清"（能解释设计与权衡），并且"走得稳"（具备工程化、成本和安全意识）。面试主要考察以下能力：

模型与方法论理解：大模型、RAG、Agent、对齐与安全等关键概念。
系统设计与工程化能力：可用性、稳定性、成本、延迟、扩展性。
业务落地与产品意识：从需求到方案的闭环能力。
项目经验与复盘能力：能讲清"为什么做""怎么做""效果如何""有什么坑"。

二、基础概念必考题（含解析）

1. 大模型与传统 NLP 的差异是什么？

要点：

传统 NLP 以任务为中心，依赖特征工程、任务数据、模型较小。
LLM 以通用语言能力为核心，具备多任务迁移与泛化能力。
工程上，LLM 更强调 Prompt、上下文与工具集成。

2. Transformer 的核心机制是什么？为什么能替代 RNN？

要点：

自注意力机制（Self-Attention）实现全局依赖建模。
并行计算带来训练效率优势。
位置编码补足序列信息。

3. 什么是"上下文长度"，为什么重要？

要点：

模型能理解的最大输入长度。
直接影响检索策略、长文档处理、Agent 记忆设计。
成本与延迟呈线性增长。

4. LLM 的"幻觉"如何理解？是否可以完全避免？

要点：

模型生成"看似合理但不真实"的内容。
产生原因：训练目标、数据噪声、缺少事实约束。
只能缓解，难以完全消除。

5. 大模型对齐（Alignment）有哪些方式？

要点：

SFT（监督微调）：让模型学会目标行为。
RLHF：引入人类偏好。
RLAIF：用 AI 代替人工偏好。
约束式对齐：系统提示、规则、过滤。

三、RAG 与知识增强（高频重点）

1. RAG 的完整流程是什么？

要点：

文档收集 → 清洗与切片 → 向量化 → 检索 → Prompt 组装 → 生成。
关键在"检索质量 + Prompt 组装"。

2. 如何提升检索效果？

要点：

合理切片（Chunking）：大小、重叠。
Embedding 模型选择与对齐。
混合检索（BM25 + 向量）。
重排序（Re-Rank）。

3. 你如何评估 RAG 的效果？

要点：

召回率、精确率、生成准确率。
"Answer Faithfulness" 指标（基于证据）。
人工评测与 A/B 测试结合。

4. RAG 中如何处理多文档冲突？

要点：

证据一致性优先。
优先最新文档或权威文档。
Prompt 中要求"引用来源"或"冲突说明"。

四、Agent 与工具调用（趋势必考）

1. Agent 的核心要素是什么？

要点：

任务规划（Plan）、工具调用（Tool）、记忆（Memory）、反思（Reflection）。

2. 你如何设计"可控"的 Agent？

要点：

约束 Prompt。
限制工具权限。
引入日志与审计。
失败回退机制。

3. 多 Agent 系统会带来哪些复杂度？

要点：

协作与冲突管理。
调用成本与延迟。
可解释性问题。

4. Agent 如何结合 RAG？

要点：

RAG 作为工具被 Agent 调用。
Agent 根据任务进行多轮检索与复核。

五、工程化落地能力（重点）

1. 如何降低大模型调用成本？

要点：

缩短 Prompt 和上下文。
分层模型（小模型兜底）。
缓存与复用。
结果裁剪与压缩。

2. 如何处理高并发场景？

要点：

异步队列。
限流与熔断。
批量请求与多路复用。

3. 如何保证输出安全？

要点：

输入与输出过滤。
内容审核模型。
规则与模型混合策略。

4. 如何设计监控与评估体系？

要点：

关键指标：成本、延迟、准确率、拒答率。
日志采样与可追溯性。

六、项目经验题（结构化回答模板）

经典问题：

"请介绍一个你做过的 AIGC 项目。"

建议回答结构（STAR + 业务闭环）：

背景（Situation）：业务痛点与目标。
任务（Task）：你的职责与指标。
行动（Action）：模型选型、RAG/Agent 架构、工程化细节。
结果（Result）：指标提升、成本降低、用户反馈。
复盘（Reflection）：遇到的问题和改进方向。

七、综合提升建议（面试前 2 周计划）

第 1 周：知识强化

RAG 架构与评估体系
Agent 设计与安全控制
成本与性能优化

第 2 周：模拟面试

项目复盘演练
面试题精讲回顾
技术点讲解训练

八、面试官视角的高分答案特征

不背书式回答：不是概念堆砌，而是场景 + 方案。
有工程化意识：讲清成本、稳定性、灰度策略。
懂权衡：展示你能做取舍，而不是"全都要"。
能复盘：强调过程中的坑与改进。

结语

AIGC 应用工程师的面试考察越来越"工程化 + 产品化"。单纯讲模型原理已不足以胜任 3-5 年级别岗位。真正高分的答案，是"有场景、有方案、有落地、有结果"。

希望这份清单能够帮助你在下一场面试中更系统、更自信。