AI应用开发实习面经-得物

一、Agent模块（秋招顶流！大厂会轮番追问）为什么做Agent项目？（结合岗位说，比如“想解决XX场景的效率问题，刚好贴合贵司AI落地方向，还能锻炼推理和工程能力”）讲下你的Agent项目？（必追问预警：难点咋解决的？踩过啥坑？落地有啥数据效果？别只说“做了啥”，重点说“解决了啥问题”）演示下Agent项目实现细节？（划重点：别只说“用了LangChain”，面试官要听具体的！比如核心代码逻辑、用的框架版本、部署时卡在哪了，怎么解决的）Agent开发框架咋选？LangChain/LLaMA Index/AutoGPT/Chroma，你为啥选这个？（避坑：别只吹优点，提一嘴框架的小缺点，再说说...

面试很难，还是要多多练习，感觉自己说不明白业务逻辑1.React的Fiber架构解决了什么问题?在AI长文本渲染中有什么优势?2.在AI流式输出过程中，如果返回的Markdown标签被截断(如代码块未闭合)，前端如何处理渲染?3.什么是RAG(检索增强生成)?前端在RAG 流程中可以参与哪些工作?4.如何优化PromptEngineering以减少前端请求的Token消耗?5.在AI聊天界面中，当消息非常多时，如何保证滚动平滑且不卡顿?6.谈谈前端安全:如何防范Prompt Injection(提示词注入)攻击?7.你们项目是如何进行性能监控的?针对AI场景有哪些特殊指标?8.封装一个通用的AIChat组件需要考虑哪些Props和Slots?9.如果AI接口偶尔出现504超时或网络抖动，前端的重试机制该如何设计?10.简单聊聊向量数据库在前端的应用，前端需要处理向量化吗?11.如何实现一个支持拖拽上传、预览并能被AI解析的附件功能?

春招马上就要开始了，不知道各位牛友有没有赶时髦包装一些AI项目呢，无论是前端后端还是做产品，如果你的项目里包装了RAG却感觉好多知识答不上来，担心被面试官拷打到爆，这几天我从全网搜集到了部分AI相关面试真题和参考解答13题，搜集整理不易，希望能给个赞，如果参考答案有误或者希望补充真实题目，欢迎来评论区交流分享，最后祝大家求职顺利，春招都能接到心仪的OFFER，如果本期文章数据不错，就火速加更，期待你们的互动 第一部分：RAG核心概念与价值1. RAG是什么？可以说说RAG的流程吗？RAG的全称是Retrieval Augmented Generation（/rɪˈtriːv(ə)l ɔːɡˈm...

继续来分享下之前的面经~欢迎友好讨论，信息共享1.请简述一个AIAgent的核心工作循环(Loop)是如何在前端体现的。2.详细说明FunctionCalling的前端实现链路。3.在RAG(检索增强生成)流程中，前端可以承担哪些优化工作?4.如何优化AI流式输出时的"打字机"渲染性能?5.谈谈你对Prompt注入攻击的理解及前端防御手段。6.前端如何管理长对话中的Token限制与上下文截断?7.设计一个可复用的AI Chat组件，你会考虑哪些Props和Slots?8.你们项目里是如何处理模型调用超时或异常中断的?9.谈谈向量数据库在前端应用中的基础概念。10.如何实现一个支持多模态(图片/文件)输入的Agent输入框?11.谈谈LangChain.js或类似框架在前端开发中的价值。12.手写代码:实现一个简单的任务队列(TaskRunner)，支持并发控制