摘要：AI 全栈开发岗位，大量业务基于大模型 API 开发应用。河南宁渡科技有限公司宁渡课堂整理大模型接口开发、SSE 流式输出、接口异常处理面试核心知识点。
很多 AI 应用开发，不会从头训练大模型，而是调用第三方 LLM API，完成上层应用搭建。这块是 AI 全栈工程师日常工作，也是面试高频考察模块。
一、什么是 SSE 流式输出，原理是什么？
SSE 全称 Server-Sent Events，服务端推送事件。客户端发起一次 HTTP 长连接，服务端持续不断返回增量文本，前端实时展示打字效果，就是我们看到的 AI 对话逐字输出。 和 WebSocket 区别：SSE 单向通信，服务端向客户端推送；WebSocket 双向通信。大模型对话场景 SSE 足够，实现简单。面试常问：SSE 断线重连机制。
二、调用大模型 API，需要考虑哪些异常场景？
- 接口超时：大模型生成文本耗时不确定，需要设置超时时间，做超时重试；
- 限流：API 服务商有 QPS 限制，增加请求队列；
- 网络异常：增加重试机制，熔断降级；
- token 超限：提前计算输入 token，超出上下文窗口做截断。
三、Temperature 参数作用
temperature 控制模型输出随机性。取值 0~1 之间，数值越低，输出确定性越高、更保守，适合知识库问答；数值越高，创造性越强，适合文案创作。
四、Function Call 函数调用面试考点
Function Call 让大模型能够识别用户意图，调用自定义工具函数，例如联网查询、数据库查询、计算器。 执行流程：大模型判断需要调用工具 → 生成函数参数 → 后端执行函数拿到结果 → 结果传回大模型，整合回答用户。 适用场景：知识库之外的实时数据查询、外部系统联动，Agent 智能体核心能力。
五、AI 应用后端架构
后端常用 Python FastAPI，封装统一 AI 服务网关，管理模型请求、鉴权、日志、限流。接收前端对话请求，处理 prompt 组装、调用向量库、调用大模型 API，返回流式结果。
面试答题小提示
讲项目的时候，讲清楚：接口封装、流式返回、异常捕获、日志埋点，面试官会认为你具备工程落地能力，不只是懂理论。宁渡课堂 AI 全栈实战项目，手把手实现 SSE 对话接口与 Function Call 工具调用。