后端岗位面试题 · 风险判断 · tech:llm
题库中标记为“后端”的结构化面试题。
共 89928 道真题 · 当前筛选命中 27 道 · 更新 2026-08-05
筛选题目已选：风险判断 · tech:llm
考察点
技术栈
第 1 题请谈谈你对当前主流大语言模型技术路线的理解，以及它在实际业务中的应用价值。 考察对大模型基础原理、生态现状及业务落地的综合认知第 2 题大模型对传统岗位的影响有哪些？ 考察对大模型技术影响的理解、结构化分析和辩证思维第 3 题请介绍对编码模型（如代码生成模型）的了解，包括原理和优缺点。 考察对代码生成模型原理及局限的认知第 4 题如果客服系统需要自动回复用户咨询，如何通过大模型实现智能问答？ 考察大模型在客服场景中的应用设计与工程落地能力第 5 题你对AI大模型有什么看法？用过哪些大模型，认为它们有什么弊端？ 考察对大模型的实践使用、技术理解与风险认知第 6 题请谈谈你对大模型（AI/LLM）技术的理解。 考察对大模型核心原理、能力特点、局限性和应用前景的整体认知第 7 题请结合你的实际经验，说明大语言模型通常适合解决哪类问题，并举例说明不适合的场景。 考察对大模型能力边界的理解与场景选择能力第 8 题请结合你的实际经历，谈谈你一般使用大语言模型来完成哪些类型的任务，并举例说明。 考察对大模型能力的理解、实际应用场景的深度及技术选型意识第 9 题什么是AI幻觉？在实际应用中如何降低大模型产生幻觉的风险？ 考察对AI幻觉成因的认知及应对策略第 10 题针对大模型幻觉问题，请提出系统性的解决方案。 考察对大模型幻觉治理方法体系的掌握与整合能力第 11 题在当下的大模型时代，你认为AI对学习和编程带来了哪些冲击与影响？ 考察对技术趋势的认知深度、批判性思维及对自身学习和工作方式的反思第 12 题如果让你设计一个 Agent 系统，与过去的小模型相比，你认为大模型在其中带来哪些能力提升和新的风险？ 考察大模型相对小模型在 Agent 场景中的能力跃迁与风险意识第 13 题如何设计并实现一个基于大模型的 Agent 架构？请说明各模块的作用和关键设计点。 考察 Agent 架构设计能力与工程实现细节第 14 题怎么解决大模型幻觉？ 考察对大模型幻觉成因、检测与缓解手段的系统理解第 15 题请谈谈你对大语言模型（LLM）的基本原理、典型应用和局限性的理解。 考察对大模型基础知识的掌握深度、应用场景认知及风险意识第 16 题调用大模型时可能会调用失败，你们怎么处理这些异常？ 考察对模型调用稳定性保障的理解及异常处理体系的完整性第 17 题请介绍你对大模型和多模态技术的理解，以及它们在实际应用中的价值和挑战。 考察对大模型、多模态技术的知识掌握、应用意识与风险认知第 18 题当使用大模型询问问题时，如果出现回答与普遍认知事实不符的情况，可能有哪些原因？ 考察对大模型幻觉、知识局限与推理错误的系统化归因能力第 19 题请谈谈你对大模型技术发展趋势及其对相关行业影响的理解。 考察对大模型技术演进、应用前景和潜在风险的认知深度第 20 题大模型在调用工具时，如何确保调用的准确性和结果的可靠性？ 考察对工具调用全链路容错与验证策略的理解