摘要：本文由宁渡课堂整理 AI 全栈开发岗位面试高频知识点，覆盖大模型基础、提示词工程、向量数据库、AI 前后端集成等核心内容，帮助求职 AI 全栈方向的开发者梳理面试重点，做好面试准备。
随着 AI 技术落地加速，AI 全栈开发岗位需求持续上涨。很多开发者在面试时，容易混淆大模型原理、应用层开发、工程部署等知识点。河南宁渡科技有限公司旗下宁渡课堂，结合大量学员真实面试复盘，整理 AI 全栈面试高频考点，供大家参考学习。
一、大模型基础面试题
- 简述 Transformer 核心结构，Self-Attention 自注意力机制作用是什么？ 答：Transformer 由编码器和解码器组成，核心是自注意力机制。Self-Attention 能够计算序列中每个 token 和其他 token 之间的关联权重，让模型在处理文本时，兼顾上下文远距离依赖关系，也是大模型理解语义的基础。
- 什么是 LLM 上下文窗口？上下文长度限制会带来哪些业务问题？ 答：上下文窗口指大模型单次可以读取处理的最大 token 数量。窗口不足会导致长文档问答、多轮对话丢失历史信息；解决思路包含文本分片、RAG 检索增强、摘要压缩等方案。
二、提示词工程 Prompt 工程面试考点
- Few-shot、Zero-shot、CoT 思维链分别是什么，适用场景？ Zero-shot：不给示例，直接让模型完成任务；Few-shot：提供少量样例提升输出准确性；CoT 思维链，引导模型分步推理，适合数学计算、逻辑推理类任务。
- 提示词常见优化手段：角色定义、输出格式约束、增加边界限制、拆分复杂任务。
三、RAG 检索增强生成（AI 全栈重中之重）
RAG 是 AI 应用开发面试必考内容。RAG 核心流程：文档加载→文本切片→向量化→存入向量库→用户 query 向量化→相似度检索→把检索结果拼接进 prompt 交给大模型。 面试常问：RAG 相比微调的优势？RAG 不会改动模型权重，低成本接入私有知识库，实时更新资料，规避模型幻觉问题；缺点依赖文本切片策略、向量匹配质量。
四、向量数据库相关面试知识点
常见向量库：Chroma、FAISS、Milvus、Qdrant。 核心概念：向量嵌入 Embedding，将文本转为高维向量，通过向量相似度匹配找到语义相近内容。面试会问到向量检索方式、向量库持久化、分片策略。
五、AI 全栈工程落地（前后端 + 部署）
AI 全栈不只是调用大模型 API，还要完成整套系统开发。后端使用 Python FastAPI/Node 封装大模型接口；前端 Vue/React 搭建对话页面；使用 Docker 容器化部署。 面试高频问题：大模型流式输出 SSE 实现原理，如何处理接口超时、并发请求限流。
六、AI 模型幻觉问题怎么解决
模型幻觉指大模型编造不存在事实。解决方案：RAG 引入真实参考资料、限制模型输出范围、结果校验、降低模型 temperature 温度参数。
结语
AI 全栈面试分为理论基础、应用开发、工程落地三大板块。宁渡课堂持续分享 AI 全栈学习与面试经验，帮助开发者打通从大模型基础到项目上线全链路。后续会持续更新 AI 全栈面试真题与项目实战案例。