后端岗位面试题 · 项目复盘 · tech:llm
题库中标记为“后端”的结构化面试题。
共 89928 道真题 · 当前筛选命中 14 道 · 更新 2026-08-05
筛选题目已选：项目复盘 · tech:llm
考察点
技术栈
第 1 题请介绍你参与开发的AI Agent项目，并说明在项目中使用了哪些大模型以及选择的理由。 考察对AI Agent项目的理解、模型选型与工程落地能力第 2 题请介绍你参与过的一个大模型相关项目（不限于你熟悉的领域）。 考察对大模型项目的理解和跨领域学习能力第 3 题请结合你在实际项目中的经历，说明你是如何设计和实现RAG系统的，遇到了哪些问题以及如何解决。 考察RAG落地能力、项目实践细节与问题解决思路第 4 题请介绍你在大型语言模型训练或微调方面的实践经验。 考察大模型训练微调的经验深度、方法论理解与问题解决能力第 5 题你了解大模型相关技术，有实际落地过的项目吗？ 考察候选人将大模型知识转化为实际项目经验的能力第 6 题请介绍你在大模型方面的实际项目经验或研究成果，包括你负责的部分、遇到的问题及解决思路。 考察大模型相关的实战经验、技术深度与问题解决能力第 7 题请介绍一个你参与的大模型生成代码项目，说明项目的输入和输出分别是什么。 考察对项目输入输出定义的理解和表达能力第 8 题请介绍你在项目中如何使用大模型、RAG 和 LangChain 技术，并说明它们的核心作用。 考察对大模型应用、RAG 和 LangChain 的理解与实践能力第 9 题结合实习经历，聊聊大语言模型在真实业务中的落地场景。 考察对大语言模型业务落地的理解及实习经验的复盘能力第 10 题请谈谈你对大模型技术的了解，并结合实际工作说明应用情况。 考察大模型知识基础与实际落地能力第 11 题你了解大模型吗？实习中有哪些使用经历？ 考察对大模型技术的基本认知与实习中实际应用经验第 12 题请介绍你参与的大模型代码生成项目，包括项目目标、技术方案以及你个人的具体贡献。 考察候选人项目理解深度、技术方案设计能力与个人贡献的真实性第 13 题请介绍你参与过的基于大语言模型（LLM）的项目，包括项目背景、你的具体职责、技术方案和最终效果。 考察候选人从项目背景、技术实现到结果复盘的完整表达能力，以及对大模型应用的深入理解第 14 题实习过程中使用过大模型吗？ 考察候选人实习中接触大模型的实际经历与深度