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AI 全栈开发工程师面经
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上周面的，是社招岗，但是我26届也给面了，给大家分享一下面试问题👇
主要是项目、AI相关八股、场景题假设
1、项目拷打：
怎么做的、badcase解决、项目上线之后，你怎么知道它效果好不好？看哪些指标？有没有迭代过版本？
你做的 Prompt 调优最有效的一次改动是什么？
为什么选择用RAG？
2、AI八股
Agent 和 工作流（Workflow）的本质区别是什么？什么场景该用Agent，什么场景该用工作流？
一个 LLM 应用怎么做 prompt 版本管理 + AB 测试？
Function Calling、MCP、Tool Use 这三个概念什么关系？
拿到一个文本后，你会怎么处理来构建知识库？输入源是文本，具体处理流程是怎样的？
检索时计算向量距离，用什么模型？
3、场景题拷打
餐厅老板说："我家店为什么单量比同行少 30%？" 这个问题让 AI 来答，你用 RAG 还是Agent？工具链怎么设计？ #万物皆可发面经#
本篇目录
- 01
怎么做的
- 02
badcase解决
- 03
项目上线之后，你怎么知道它效果好不好？看哪些指标？
- 04
有没有迭代过版本？
上一问 ↑ - 05
你做的 Prompt 调优最有效的一次改动是什么？
- 06
为什么选择用RAG？
- 07
Agent 和 工作流（Workflow）的本质区别是什么？什么场景该用Agent，什么场景该用工作流？
- 08
一个 LLM 应用怎么做 prompt 版本管理 + AB 测试？
- 09
Function Calling、MCP、Tool Use 这三个概念什么关系？
- 10
拿到一个文本后，你会怎么处理来构建知识库？输入源是文本，具体处理流程是怎样的？
- 11
检索时计算向量距离，用什么模型？
上一问 ↑ - 12
餐厅老板说："我家店为什么单量比同行少 30%？" 这个问题让 AI 来答，你用 RAG 还是Agent？工具链怎么设计？