后端岗位面试题 · 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 174 道 · 更新 2026-08-05
筛选题目已选：tech:llm
考察点
技术栈
第 121 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 122 题相比直接用ChatGPT这类大模型，Agent进一步解决了什么问题，请举例说明。 考察对大模型与Agent差异的理解，以及Agent的价值定位第 123 题如何提升大语言模型的预测准确率？请说明可采用的策略及适用场景。 考察对大模型准确率优化方法及其适用边界的理解第 124 题你提到的 Function Call 是如何实现的？ 考察对大模型函数调用机制与参数解析的理解第 125 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 126 题除了RAG之外，针对大语言模型应用还有哪些优化方案？请重点讨论微调（Fine-tuning）的方法与适用场景。 考察对大模型优化技术全景的认知及微调方法的深度理解第 127 题解释Reflexion原理 考察对大语言模型智能体自我反思与迭代改进机制的理解第 128 题当使用大模型询问问题时，如果出现回答与普遍认知事实不符的情况，可能有哪些原因？ 考察对大模型幻觉、知识局限与推理错误的系统化归因能力第 129 题请简要描述强化学习PPO（Proximal Policy Optimization）的核心思想，及其在语言模型对齐中的应用。 考察对PPO算法原理和LLM对齐应用的理解第 130 题如何看待大语言模型的未来发展趋势和对我们生活的影响和改变？ 考察对技术趋势的理解、前瞻性思考及社会影响分析能力第 131 题请谈谈你对大模型技术发展趋势及其对相关行业影响的理解。 考察对大模型技术演进、应用前景和潜在风险的认知深度第 132 题大模型在调用工具时，如何确保调用的准确性和结果的可靠性？ 考察对工具调用全链路容错与验证策略的理解第 133 题请介绍你对大模型（Large Language Model）的了解，并解释什么是大模型。 考察基础知识掌握程度与概念表达能力第 134 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 135 题如何设计选择调用哪一个工具或函数的策略？ 考察工具选择的决策机制和设计考虑第 136 题请分享你在业余时间主动学习或研究新知识（如LLM、Java相关）的经历。 考察自我驱动的学习能力和知识更新的持续改进意识第 137 题请详细讲解大模型在意图识别任务中的应用方法与关键环节。 考察对大模型意图识别原理、流程与工程细节的系统理解第 138 题介绍Agent项目的架构，如何解决LLM上下文长度不够的问题？ 考察Agent系统架构设计与上下文管理策略第 139 题微调的使用场景是什么？ 考察对模型微调适用场景的理解和判断能力第 140 题微调和RAG的优劣势分别是什么 考察对大语言模型应用中微调与RAG两种主流方法的技术理解与适用场景判断