互联网/IT行业面试题 · 系统设计 · LLM
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共 47588 道真题 · 当前筛选命中 28 道 · 更新 2026-08-05
筛选题目已选：系统设计 · LLM
考察点
技术栈
第 1 题如何评估 LLM 的 Backbone 能力？给出主要评估维度并说明设计思路。 考察对 LLM 基座模型能力评估体系的理解与设计第 2 题请解释AI Agent（智能体）的核心实现原理和工作机制。 考察对AI Agent架构、工作流程和关键机制的理解第 3 题从大模型端看，应该做哪些工作来适配Agent架构？ 考察对大模型能力边界与Agent工具调用、规划、记忆等机制的适配理解第 4 题现在的大模型如何应用到搜索检索层面？ 考察大模型在搜索检索中的技术应用与系统设计思路第 5 题AI Agent是怎么实现的？如何通过调用大模型的API、RAG、MCP等组件组合来实现这个Agent？ 考察对大模型应用架构、Agent实现模式和外部工具集成能力的理解第 6 题请介绍你对RAG（检索增强生成）的理解，并说明其核心组件和工作流程。 考察对RAG原理、组件及流程的理解深度第 7 题利用大模型进行代码的缺陷检测，你了解大模型底层是怎么做到输入代码返回缺陷的吗？ 考察对大模型处理代码的机理理解，包括预训练、上下文编码、注意力机制与生成/分类原理第 8 题请结合你在大模型方向的研究与实践，谈谈 Transformer 的架构特点，以及这些特点如何支撑大模型的训练和部署。 考察对 Transformer 架构及其在大模型工程应用中的理解深度第 9 题一个用户搜索“周末去北京哪里玩”。传统的搜索会返回一个视频列表。如果由你来设计,你会如何利用AI大模型的能力,为这个用户提供一个“革命性的、而非“改良性”的搜索体验? 考察对AI大模型赋能搜索产品进行颠覆性创新的设计与表达能力第 10 题用LLM做文本分类时，如何选择encoder架构和decoder架构？ 考察对LLM架构原理及其在分类任务中适用性的理解第 11 题影响大模型回答准确率的因素有哪些？ 考察对大模型准确性影响因素的全面理解与系统化分析第 12 题在实际应用中，如何提高大模型（LLM）的推理效率和工作效率？请提出你的优化思路。 考察对大模型推理与工作流优化的理解与系统性思维第 13 题如果将LLM推理效率优化后的方案部署到在线服务，你会如何解决线上环境特有的性能问题？ 考察将离线优化迁移到在线推理系统时的工程化与性能调优能力第 14 题在亿级用户历史数据背景下，LLM在推荐系统中有哪些典型应用方式？请结合实际场景说明。 考察LLM在推荐系统中的落地应用与工程权衡第 15 题在前端项目中，如何利用大模型实现自然语言输入校验？请说明你的设计方案与边界。 考察前端结合大模型做自然语言校验的设计思路与风险意识第 16 题对LLM4Rec的后续迭代方向有什么见解？ 考察对推荐系统与大型语言模型结合的前沿理解及技术规划能力第 17 题在大模型应用于教育领域的过程中，您如何制定多模态内容的落地策略？请以一个实际项目为例阐述。 考察多模态大模型在教育场景的产品化落地策略与项目实践第 18 题为什么需要 Agent，它和大模型有什么不同？ 考察对 Agent 与大模型差异的理解、应用场景判断及技术原理掌握第 19 题请谈谈你对大模型技术发展现状与核心挑战的理解。 考察对大模型技术原理、应用趋势及局限性的认知深度第 20 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