专业服务行业面试题 · 系统设计 · LLM
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共 27579 道真题 · 当前筛选命中 25 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 题如何防止客服对话场景中的大语言模型出现串台问题？ 考察对 LLM 多轮对话中上下文隔离与记忆管理的能力第 2 题百度为何要推进AI重构搜索？AI重构的具体路径有哪些？ 考察对搜索产品演进、AI技术应用和商业动机的综合理解第 3 题假设负责管理大模型应用的用户社区，您如何制定策略提升满意度和参与度？重点考虑AI智能客服的整合。 考察社区运营策略设计与AI客服整合能力第 4 题短期记忆怎么实现的 考察对短期记忆机制的理解与应用程序第 5 题针对大模型重复输出或不能停止的问题，可以从哪些方面进行解决？ 考察系统化解决方案的设计与权衡能力第 6 题大模型智能体是怎么工作的，包含哪些核心组件？ 考察对大模型智能体架构、工作流程和关键组件的理解第 7 题大模型的工具调用怎么实现？ 考察对大模型工具调用机制的理解与实现路径第 8 题请介绍你对RAG（检索增强生成）的理解，以及你在项目中如何设计和落地一个RAG系统？ 考察对大模型应用架构（RAG）的理解深度与实际落地能力第 9 题请谈谈你对大模型安全攻防的理解，包括针对大语言模型本身的渗透测试、针对大模型训练与部署平台的测试，以及 LLM 相关的 OWASP Top 10 风险。 考察对大模型安全领域知识广度、深度及工程实践理解第 10 题使用大模型生成广告素材时，如何满足深度合成内容标识与可追溯要求，并建立品牌安全与误触发白名单机制？ 考察对生成内容合规标识与品牌安全机制的完整设计能力第 11 题请介绍你对AI Agent及底层技术架构的理解，并说明它们如何支撑实际业务应用。 考察对AI Agent概念、底层技术栈及业务落地价值的综合理解第 12 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 13 题你们系统中大约有多少人使用大模型相关功能？ 考察对用户规模和业务覆盖度的理解第 14 题拆解大模型智能体(Agent)的工作原理，说明其核心组成部分（感知、记忆、规划、学习模块）及在环境交互和任务执行中的作用。 考察对大模型智能体核心模块及其协作机制的理解第 15 题大模型智能体(Agent)的工作原理和组成部分 考察对大模型智能体架构、核心组件及其协作机制的理解第 16 题请说明RAG（检索增强生成）的核心原理和标准流程。 考察对RAG原理、流程与组件的理解深度第 17 题请介绍大模型与推荐系统结合的最新研究成果或业界实践。 考察对大模型在推荐系统中应用的前沿进展与理解深度第 18 题在设计大模型 Agent 时，工具集应采用动态加载还是静态加载？请说明各自适用场景、优缺点及你的选择依据。 考察对大模型 Agent 工具管理机制的理解与设计权衡能力第 19 题大模型怎么解决用户兴趣漂移的问题？ 考察对动态用户建模与推荐系统更新的理解第 20 题如何确保大模型输出内容的一致性？ 考察对大模型输出不稳定性来源的理解以及系统层面的一致性保障手段