交行软开深圳面经

各位牛友们好！楼主211计科科班出身，之前一直做的是传统 Java 后端开发（主打 Spring Boot，干了两年多）。最近顺应趋势，切换到了 AI 应用和 Agent 开发的方向。目前工作主要是 Python 和 Java 双栈齐下。虽然之前写后端业务轻车熟路，但现在转做 Agent，接触各种大模型 API 接入、工作流编排和提示词工程，感觉无论是技术栈还是业务思维都有不少变化，每天都在疯狂吸收新知识和踩坑的路上。发个帖主要是想找找组织，牛客上有没有同样是从 Java/传统后端转型做 AI Agent 侧的兄弟姐妹？想和大家一起交流探讨：1. 技术落地经验：大家都在用哪些 Agent 框架？实际业务落地遇到了哪些坑？2. 双栈开发的痛点：Python 和 Java 在当前业务场景下大家是怎么权衡和协作的？3. 职业发展规划：从 CRUD 走向 AI 应用，大家对未来的职业发展怎么看？一个人摸黑折腾不如一群人交流走得快！有差不多经历或者对这个方向感兴趣的牛友，欢迎在评论区扣个 1 或者直接私信我。大家可以交流下心得，互相分享点资料，一起成长！

最仅段段开始复习并面试了，但是市场行情还是差点意思，段段把最近学的和面试的，以及段段做的AIGC项目做个小总结，希望能对大家带来帮助。 不得不感叹AI进步速度之快，我们这帮研发天天研究用AI革自己的命，属于是没有办法的办法了，在这个巨大变革的时代，我们也不得不跟进潮流，防止淘汰了，闲话少说，上干货。 本文主要讲解RAG架构，RAG定义，Doris数据仓湖，Doris分区分桶，贪多嚼不烂，先讲这几个。一、RAG架构 什么是RAG架构，很多同学其实有思想误区，任务RAG是个向量库，RAG是个什么什么服务，其实都不准确。严格来说，RAG代表一种架构思想。 定义：RAG全名增强检索生成（Retriev...

一、基础认知题（必问）1. 你理解的AI产品经理和普通产品经理有什么区别？2. 大模型、NLP、CV、AIGC、RAG、Agent 分别是什么？用一句话讲清楚。3. 现在主流大模型有哪些？各自特点是什么？4. AI产品的核心难点是什么？（效果不稳定、不可解释、数据依赖、成本高）5. 你做过的AI产品，解决了什么业务问题？二、技术理解题（不用写代码，但要懂逻辑）1. 什么是Prompt工程？好的Prompt具备哪些要素？2. 什么是RAG？为什么要用RAG，解决什么问题？3. 什么是Agent智能体？工作流程是什么？4. 大模型幻觉是什么？怎么降低幻觉？5. 模型微调（Fine-tune） 与提示词优化的区别与适用场景？6. 如何评估AI效果？指标：准确率、召回率、流畅度、相关性、人工满意度。三、产品设计题（高频实战）1. 给你一个场景（客服/写作/知识库/教育/办公），怎么设计AI产品？2. 如何设计AI对话产品的交互？（历史记忆、打断、澄清、重试、撤回）3. 如何做AI功能的需求优先级？4. 如果模型回答不稳定、很慢、很贵，你作为PM怎么优化？5. 设计一个AI知识库问答产品，画出核心流程。6. 用户说“AI不好用”，你怎么定位问题？四、项目与复盘题（必准备）1. 讲一个你最成功的AI相关项目，你做了什么，结果如何？2. 项目中最大的风险是什么？怎么解决的？3. 你和算法/研发怎么协作？需求怎么落地？4. 你如何衡量AI产品的价值？（效率、成本、收入、体验）5. 如果模型效果达不到预期，你会怎么办？五、业务与行业题1. 你觉得未来1–2年AI产品的机会在哪？2. To C 和 To B 的AI产品有什么区别？3. AI产品的商业模式有哪些？（API收费、订阅、私有化、按调用量）4. 数据安全、合规、隐私对你的产品有什么约束？5. 你最近在关注哪类AI产品？为什么？六、逻辑与压力题1. 你觉得AI产品经理最核心的三个能力是什么？2. 没有算法背景，怎么做AI产品？3. 研发说“实现不了”，你怎么推进？4. 你未来1–3年的职业规划？

整体面试还是不错的，但是没后续了，不知道是哪里出了问题1.如果让你设计一个AI Agent的工作流编排画布(类似LangFlow)，你会选择什么技术栈，核心难点在哪?2.在RAG(检索增强生成)系统中，前端如何优化长文档的展示与引用来源的跳转?3.谈谈AI时代下，前端工程师的角色发生了哪些转变?4.面对快速迭代的AI技术，你如何保证团队技术栈的稳定性与前瞻性?