结合我自己春招18场AI岗面试的经历，以及牛客上百篇26届AI岗上岸面经，给大家整理了这份AI项目面试拷打全考点分档盘点，覆盖99%的校招AI项目面试问题，从基础必问到死亡追问，分模块拆解，标注高频程度和岗位适配度，不管你是AI应用开发、Java后端转AI、还是算法岗，都能直接对应准备。先说明：本次盘点覆盖2026年校招最高频的AI项目方向，包括RAG知识库/多模态RAG、垂直行业Agent、AI应用开发、大模型微调、端侧AI，所有考点均来自真实面试真题，应届生直接按这个清单准备，面试官拷打不动你。核心分档逻辑：【基础必问层】：90%的面试都会问，项目入门门槛，答不上来直接凉，判定项目不是你做...

刚实习了两周，被导员一通电话打过来可能会给处分学校这里坚决是不允许大二大三实习，只有大四后半学期才允许😂不知道被谁举报的，总之回来领导跟我说了一大堆，说在学校呆着能学到知识以外的东西。然后一门课也是被重修了，感觉好不容易实个习，一波三折的。最后还是选择了不回头，总觉得，人这一生就这一次，要尽力去活才算圆满。

我妈是某上市公司的老员工，她知道我秋招没找到工作，春招还去一家小公司干，表示不解，让我去他们公司干，我说我不想干制造业这一块，虽然他们公司股价上个月已经起飞了，当然我没买。我妈很反对我搞理财相关。她觉得我一个人在上海打工钱少又照顾不了自己，也非常反对我养猫，但这样的她还是在亲戚批评我养猫脏的时候反击了，说我爱干净每天洗猫（实则没有）。她说我们公司不行，但当知道我们有文化衫的时候，又认可说有企业文化的公司是好公司。哈哈。

一、概述与全链路 RAG（检索增强生成）：用户提问 → 检索知识库相关片段 → 注入 Prompt → LLM 基于真实数据生成。解决知识截止、幻觉、无法访问私有数据。 Naive RAG（检索-拼接-生成）→ Advanced RAG（Query 改写、混合检索、Rerank）→ Modular RAG（可插拔模块、Agent 动态决策） 文档 → Chunking → Embedding → 向量数据库 用户查询 → Query改写 → 向量化 → 混合检索 → Rerank → Prompt → LLM生成  二、文档处理（Chunking + Metadata） 切分策略    策略 ...