如何高效使用B站会员购抢票工具：新手到专家的完整实战指南
2026/6/23 12:32:56
本文整理了35道AI大模型应用开发的核心面试问题，涵盖Agent项目实战、RAG技术、Prompt工程、AI工具应用等关键领域。内容深入探讨了从项目部署到模型调优的各个环节，并提供了面试应对策略。文章旨在帮助求职者系统掌握AI大模型知识体系，提升面试竞争力，抓住AI时代职业发展机遇。
面试问题整理版
先做自我介绍，然后简单讲一下自己做过的 Agent 项目。
Agent 项目有没有真正上线？如果上线了，整体部署方式是怎样的？
项目里有没有用到现成框架，比如
LangChain或LangGraph？你怎么理解 Agent？它和普通 LLM 应用最大的区别是什么？
Agent 常见的工作模式有哪些，比如
ReAct、Plan and Execute这类？你的项目里有没有用到
ReAct？具体是怎么落地的？意图识别模块是怎么做的？
项目里有哪些工具？这些工具是怎么注册、管理和调用的？
工具调用时，怎么保证参数提取得准？
如果工具调用经常出错，你会怎么提升正确率？
Function calling、工具调用和普通 Prompt 调用有什么区别？你们有没有用
MCP？为什么要把OAuth 2.1接到MCP里？项目一里最难的点是什么？最后怎么解决的？
做代码重构的时候，你是怎么用 AI 辅助的？
你怎么看 Agent 后续的发展？哪些场景你觉得更容易落地？
知识库是怎么搭的？从文档接入到检索的大致流程是什么？
文档分块策略是怎么设计的？
如果用户上传的是表格或图片，你们怎么解析里面的信息？
embedding模型是怎么选型的？主要看哪些指标？RAG 项目里，
MySQL和Elasticsearch的数据一致性怎么保证？手动干预切片是怎么做的？为什么需要这一步？
讲一下你的召回和重排策略。
做知识检索时，怎么提高模型最终回答的准确率？
RAG 里怎么处理
lost in the middle问题？怎么控制模型幻觉？如果从 RAG、Prompt 和输出约束几个角度拆，你会怎么做？
系统里多租户隔离是怎么实现的？
SSE流式输出时，如果用户中途关掉浏览器，怎么保留已经输出的内容？后续还能不能恢复？如果要提升模型响应速度，你会从哪些地方优化？
单看 Prompt 层面，有哪些办法能让模型回答更快、更稳定？
一个比较完整的 Prompt 通常会包含哪些部分？
token和字符有什么区别？你平时用哪些 AI 工具比较多？简单对比一下它们的差异。
33.你觉得一个Skill写得好不好，应该看哪些标准？
34.介绍一下LangChain和LangGraph，它们分别适合什么场景？
35.了解Kubernetes吗？项目里有没有实际用到？
36.Java 线程池有哪些核心参数？
37.进程、线程、协程有什么区别？
38.什么场景下，协程会比线程更有优势？
39.讲一下HashMap的底层原理。
40.手撕题：给一个int数组，判断它排序之后能不能组成等差数列。
41.反问：部门主要做什么业务？
42.反问：消费者 C 端里有哪些功能和 AI 应用研发相关？
43.反问：会不会做类似千问点外卖里的子 Agent 这类功能？
44.反问：后台系统后面会不会从传统 GUI 转成对话式交互？
45.反问：对我后续学习有什么建议？面试官建议多了解一些 AI 主流框架。
传统产品经理，正在成为下个被淘汰的“传统岗位”。
过去画原型、写 PRD、跟进度的“传统技能包”，在AI时代正迅速贬值。63% 的企业转型做 AI 产品！当下的问题不再是“要不要学 AI ”，而是“如何构建 AI 产品”。
前段时间还跟字节、腾讯的资深 AI 产品经理沟通，他们反馈：在大量招人，只要有 AI 相关的项目经验，基本都能拿到面试机会，而且领导很舍得给钱，涨薪 40-60% 很正常！
01
接下来的产品人，得卷AI能力了！
如今AI大火，行业极速发展的背后，懂AI 产品人才却严重稀缺。这不是要你转技术岗，而是要掌握构建 AI 产品的核心方法：
- 如何将你的领域知识，转化为 AI 产品的核心竞争力？
- 如何用 AI 技术实现你的产品需求？
- 如何设计真正懂用户的 AI 交互体验？
- ……
懂AI，就是产品经理的“救命稻草”！
风口之下，与其焦虑被行业淘汰
不如先人一步享受AI技术带来的红利！
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02
掌握技术+实战，快速转型！
想成为一名卓越的AI大模型产品经理，需要从技术、到项目实战的全方位转型指南！
**1）**AI产品应用原理解析，产品经理也能听懂！
对于产品经理来说，如果你不懂技术，做不了业务和AI大模型技术衔接、定义不了数据需求，是没法完整的落地一个产品的！
本次课程，专门面向产品经理人群，解析当下最热门的AI产品应用的必备的「大模型」、「多模态」的实际应用和算法原理！解析AI产品应用技术，积累大模型能力！简单易懂，不需要会代码，小白也能掌握！
- 大模型微调：掌握主流大模型（如DeepSeek、Qwen等）的微调技术，针对特定场景优化模型性能。学习如何利用领域数据（如制造、医药、金融等）进行模型定制
- AI Agent智能体搭建：学习如何设计和开发AI Agent，实现多任务协同、自主决策和复杂问题解决。构建垂类场景下的智能助手产品（如制造业中的设备故障诊断Agent、金融领域的投资分析Agent等）
2）超全行业案例解析！
课程详细讲解现阶段，大模型在各个行业和领域的应用现状！包括：零售与电商、教育、医疗、泛娱乐、法律等等10大行业！
详细讲解案例的思路、应用场景，以及背后的技术原理、核心技术！揭秘各个行业、场景的真实现状，和未来产品的发展与机遇！
可以说，讲解完一个案例，就能积累一个AI产品实践的经验！
课程中所涉及到的实战项目，都可以直接在自己的工作中使用，让自己的产品/项目有可借鉴的成功案例！
3）AI产品经理求职专项辅导
课程中会系统的帮助大家拆解字节、腾讯、百度等大厂AI PM岗位JD关键词，掌握AI PM高频面试题型与回答框架；展示 AI 相关能力的关键技巧：Prompt设计、模型评估、A/B测试、成本意识、与算法/工程协作经验；
- To B类AI产品经理：突出“行业理解 + 技术落地 + 商业闭环”能力的简历结构设计，展示项目成果；从客户需求洞察到技术方案设计，展现端到产品思维；如何评估To B AI产品的可行性、客户付费意愿与实施成本
- To C类AI产品经理：拆解头部公司岗位JD，将过往尽力转化为AI产品叙事逻辑；从行业趋势、产品设计题、案例分析&数据分析题、技术理解边界等全流程辅导面试；避免无效海投、锁定最适合的AI产品岗位；
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本次课程，全程直播讲解，能直接对话大佬和专业助教，不懂就问，超详细的案例，小白也能轻松get！
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适合人群：
- 想转型AI产品经理、AI项目管理专家、AI产品解决方案等岗位
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