前端AI项目｜面试官高频拷打问题（全覆盖、直击痛点）

#面试官拷打AI项目都会问什么？#

一、项目选型&背景拷问

1. 项目业务价值是什么？为什么要做AI赋能前端场景？

2. 大模型接口怎么选？云端模型/开源模型区别，选型依据？

3. 框架、渲染方案为何这么选，针对AI流式场景做了哪些适配？

二、核心技术原理（最高频）

1. 大模型流式返回实现原理：SSE、Fetch Streaming、WebSocket 区别与落地选择？

2. 分片数据如何解析、逐字渲染？怎么解决乱码、断行、拼接异常？

3. 如何实现请求中断、重复请求拦截、AbortController 实际用法？

三、多轮对话&上下文

1. 多轮会话上下文如何拼接传递？存在哪些token开销问题？

2. 长对话卡顿怎么优化？上下文压缩、历史消息裁剪怎么做？

3. 对话记忆本地/服务端存储方案，优缺点分别是什么？

四、AI业务落地难点

1. Prompt 提示词工程做了哪些优化？如何提升回答精准度？

2. Markdown、代码块、公式等高复杂内容渲染怎么处理？

3. 函数调用、MCP协议、AI工具联动，前端如何配合？

五、性能&体验优化

1. 长文本渲染、海量聊天记录带来的页面卡顿如何解决？

2. 骨架屏、加载状态、断网重连、异常降级方案？

3. 防抖、限流、接口缓存，AI高频请求场景如何做管控？

六、踩坑&深挖拔高

1. 项目开发最大难点是什么？如何排查流式接口各类异常？

2. 敏感词过滤、内容安全、输入边界校验怎么处理？

3. 了解前端本地AI、WebLLM、RAG 前端落地思路吗？#牛客AI配图神器#