人工智能面试题 · 系统设计
人工智能相关岗位面试题。
共 11389 道真题 · 当前筛选命中 1113 道 · 更新 2026-08-05
筛选题目已选：系统设计
考察点
技术栈
第 701 题请介绍 Redis 哨兵机制的工作原理及其作用。 考察对 Redis 高可用方案的原理理解和实际部署经验第 702 题在实际应用中，你会怎么缓解大模型的幻觉问题？ 考察对LLM幻觉成因的理解及工程化缓解手段第 703 题请说明RAG（检索增强生成）的基本流程和核心组件。 考察对RAG流程和组件的理解第 704 题请介绍你的RAG项目，包括整体架构、关键技术和实际效果。 考察RAG系统设计能力、技术选型与项目落地效果第 705 题请介绍一下 RAG（检索增强生成）的核心思想和主要工作流程。 考察对 RAG 基础原理、流程及关键组件的理解第 706 题软边界和硬边界如何考虑，如何交互？ 考察对资源或系统限制条件的分类理解与应对策略第 707 题用户冷启动和物品冷启动分别怎么做，讲一些你知道的方法？ 考察推荐系统冷启动问题的常用解决方案与场景适配能力第 708 题Agent 服务高可用、稳健性是怎么保证的？ 考察对 Agent 服务高可用设计与稳健性保障的理解第 709 题请描述多模态大模型的主流架构设计及其关键组成模块。 考察对多模态大模型架构原理与模块协作机制的掌握第 710 题如何设计一个限流方案，使前端每秒最多只有10个请求能够获得响应？ 考察限流算法的原理选择、实现细节与边界问题处理第 711 题请描述 FAISS 索引的构建过程，并说明如何选择合适的索引类型？ 考察对向量索引原理、构建流程和性能权衡的理解第 712 题一个标准的 RAG 系统包含哪些模块，整个 RAG 流程是怎样的？ 考察对 RAG 架构的全局认知与串联理解第 713 题在RAG系统中,如何针对检索与生成环节进行优化? 考察RAG检索与生成环节的优化策略第 714 题在智能体商业化场景中，如何设计更有效的评测体系来提升产品质量？ 考察对智能体评测体系设计的理解与商业化考量第 715 题请介绍推理加速的常用方法，并重点说明在视觉语言模型（VLM）中可用的加速技术。 考察对推理加速技术原理的理解及应用到VLM场景的能力第 716 题请介绍你如何设计一个 Multi-Agent 系统，并说明关键的设计考量。 考察对多智能体架构、协作机制与工程实现的系统性理解第 717 题冷启动时，不同专家模型特征输入为什么不同？ 考察对多专家模型冷启动阶段特征输入差异的原理理解第 718 题如何基于体素图（voxel map）实现机器人导航？请描述整体思路和关键步骤。 考察对体素地图表示、导航规划链路及关键模块的理解第 719 题你怎么处理响应速度与推理精度之间的tradeoff?是先召回再精排,还是单次生成? 考察对系统性能与准确率权衡的理解及方案取舍能力第 720 题谈谈你对vLLM的理解。pre-fill阶段和decode阶段是怎么进行调度的？ 考察对vLLM架构及两阶段调度机制的理解