大模型方向面试,和传统后端面试完全不一样。后端八股背完就能说,大模型面试你得真做过项目、真踩过坑,面试官一追问细节就露馅。

录友们经常问我:大模型面试到底考什么?Agent、RAG、Transformer这些方向,每个都有一堆题,怎么准备?

所以我整理了这份大模型面经汇总,覆盖 7 大方向、15 篇专题面经、100+ 道高频面试题,每道题都附回答思路,不是让你背答案,是帮你理解面试官的考察逻辑。

持续更新中,建议收藏。


为什么你需要一份大模型面经?

字节、阿里、腾讯、美团、京东、小红书,这些大厂的AI岗JD里,Agent、RAG、Function Calling、微调 已经是标配。

但光刷LeetCode不够了。大模型面试考的是:

  • 你能不能设计一个Agent系统? 不是调个API就行,面试官会追问记忆、工具调用、幻觉控制
  • 你能不能讲清楚RAG的难点? 不是"检索+生成"四个字就完了,文档预处理、召回质量、生成忠实度,三座大山
  • 你能不能说清Transformer的核心? 不用推公式,但Self-Attention、位置编码、三大架构选择得说得明白

这些题,不看面经你可能连面试官在问什么都不知道。


Agent 面试题

Agent是大模型面试的第一高频方向,几乎没有一场大厂AI面试不考Agent。

面试官不是问你"Agent是什么",而是直接给场景:**“设计一个客服Agent,怎么处理多轮对话、工具调用、幻觉问题?”**

Agent开发面经汇总:https://notes.kamacoder.com/interview/llm/


RAG 检索增强面试题

RAG是大模型落地的第一站,也是面试官考察你工程能力的试金石。

面试官最常问的:**“RAG落地最难的地方在哪?”** 这道题答好了,基本就过了。

RAG面经汇总:https://notes.kamacoder.com/interview/llm/


Transformer 原理面试题

应用开发岗也要懂Transformer?是的,而且是高频考点。

面试官不是让你推公式,而是考你:为什么所有大模型都绕不开Transformer?三大架构怎么选?O(n²)复杂度怎么优化?

Transformer原理面经汇总:https://notes.kamacoder.com/interview/llm/


模型微调面试题

微调是大模型面试的分水岭——会答的说明你真做过,不会答的说明只停留在调API层面。

基模越来越强的今天,面试官最爱问:**“RLHF还有必要吗?SFT还值得做吗?”**

模型微调面经汇总:https://notes.kamacoder.com/interview/llm/


AI 编程面试题

AI编程时代,面试官开始问一个新问题:**“你会用AI写代码,那你的优势到底是什么?”**

这道题答不好,就是"vibe coding选手",答好了,才是"AI时代的工程师"。

AI编程面经汇总:https://notes.kamacoder.com/interview/llm/


真实面经

看了这么多专题,不如看一场真实的面试是怎么考的。

录友面经汇总:https://notes.kamacoder.com/interview/llm/


这份面经适合哪些人?

  • 准备大模型方向校招的录友:Agent、RAG、Transformer是必考项,按专题刷效率最高
  • 后端/算法转大模型的录友:你有工程基础,但缺大模型八股和项目经验,这份面经帮你补齐
  • 社招跳槽AI岗的录友:大厂AI岗面试深度比校招更甚,多Agent、Harness、微调都是P6+考点
  • 正在做大模型项目的录友:用面经查漏补缺,确保面试时能把项目讲透

如何高效刷这份大模型面经?

第一步:通读。按专题过一遍,知道每个方向面试官怎么问、考什么。

第二步:精读。挑你目标岗位的重点方向深挖,Agent方向就刷Agent全套,RAG方向就刷RAG全套。

第三步:模拟面试。看着题目能说出来才算真会了,脑子里想和嘴里说完全是两回事。

常见问题 FAQ

Agent开发和Java/CPP/Go开发是什么关系?

可以直接看这里:大模型应用开发岗、算法岗、C++/Java/Go开发岗到底什么区别?谁替代谁了吗?:https://notes.kamacoder.com/llm/intro/application_development.html

没有大模型项目经验能学 Agent 面试题吗?

能学,但面试时说不深。

AI 应用开发面试主要考哪些方向?

目前高频方向就这几个:Agent(最高频)、RAG、Transformer原理、微调SFT/RLHF、Vibe Coding/AI编程。这份面经就是按这些方向整理的。

学AI大模型的正确顺序,千万不要搞错了

🤔2026年AI风口已来!各行各业的AI渗透肉眼可见,超多公司要么转型做AI相关产品,要么高薪挖AI技术人才,机遇直接摆在眼前!

有往AI方向发展,或者本身有后端编程基础的朋友,直接冲AI大模型应用开发转岗超合适!

就算暂时不打算转岗,了解大模型、RAG、Prompt、Agent这些热门概念,能上手做简单项目,也绝对是求职加分王🔋

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📝给大家整理了超全最新的AI大模型应用开发学习清单和资料,手把手帮你快速入门!👇👇

学习路线:

✅大模型基础认知—大模型核心原理、发展历程、主流模型(GPT、文心一言等)特点解析
✅核心技术模块—RAG检索增强生成、Prompt工程实战、Agent智能体开发逻辑
✅开发基础能力—Python进阶、API接口调用、大模型开发框架(LangChain等)实操
✅应用场景开发—智能问答系统、企业知识库、AIGC内容生成工具、行业定制化大模型应用
✅项目落地流程—需求拆解、技术选型、模型调优、测试上线、运维迭代
✅面试求职冲刺—岗位JD解析、简历AI项目包装、高频面试题汇总、模拟面经

以上6大模块,看似清晰好上手,实则每个部分都有扎实的核心内容需要吃透!

我把大模型的学习全流程已经整理📚好了!抓住AI时代风口,轻松解锁职业新可能,希望大家都能把握机遇,实现薪资/职业跃迁~

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