人工智能面试题 · LangChain
人工智能相关岗位面试题。
共 11389 道真题 · 当前筛选命中 39 道 · 更新 2026-08-05
筛选题目已选：LangChain
考察点
技术栈
第 21 题LangChain 相比 vLLM 和 DeepSpeed 有哪些优势？ 考察对 LangChain 生态定位与推理/训练框架差异的理解第 22 题请介绍一下你对 LangChain 框架的理解，包括它的核心组件和典型应用场景。 考察对 LangChain 框架的基本认知、核心组件掌握及实际应用能力第 23 题请介绍LangChain的核心模块及其在构建LLM应用中的作用。 考察对LangChain框架结构的理解与实际应用场景的把握第 24 题你了解LangChain和LangGraph吗？在项目中你会如何选择使用它们，并说明理由？ 考察对LangChain生态的掌握程度及技术选型能力第 25 题你用过哪些 RAG（检索增强生成）的实现方式？ 考察候选人对 RAG 技术路线、组件选型和落地实践的理解第 26 题请详细讲讲你在项目中如何消除大模型幻觉。 考察对 LLM 幻觉问题成因和缓解手段的理解第 27 题请阐述LangChain框架中Chain与Agent两个核心概念的定义与区别，并结合实际案例说明它们分别适用于哪些典型应用场景？ 考察对LangChain框架核心抽象概念的理解及其应用场景的区分能力。第 28 题在LangChain框架中，针对多路召回结果，如何进行权重的动态调整与分配？ 考查对LangChain中多路召回结果融合与动态权重分配机制的理解与实践。第 29 题在基于LangChain构建RAG系统的过程中，对于PDF文档中表格数据的召回问题，你会采取哪些处理策略？请描述整体流程和关键技术点。 考察候选人在RAG系统中处理复杂文档结构（特别是表格）的工程能力与方案设计思路。第 30 题请解释 LangChain 是什么，并说明它的核心组成与作用。 考查对 LangChain 基本概念与核心模块的理解。第 31 题LangGraph 是一个什么样的框架？请说明它的核心定位、主要功能以及它与 LangChain 之间的关系。 考查对 LangGraph 框架的基本认知，包括其用途、核心机制和在 LangChain 生态中的角色。第 32 题请阐述LangGraph编排的工作原理。 考查对LangGraph编排机制的理解，包括其状态图模型、节点与边的关系、条件路由和状态管理。第 33 题请说明 LangChain 与 LangGraph 在设计目标和功能上的主要差异，以及它们在实际应用中的适用场景有哪些不同？ 考查对 LangChain 与 LangGraph 核心定位和各自适用场景的理解。第 34 题LangChain 框架中，哪些组件构成了它的核心功能模块？ 考查对LangChain框架基础架构的理解，识别其核心组件及功能。第 35 题请描述LangChain的核心架构，包括其主要组件及其在处理自然语言任务中的职责划分。 考查对LangChain框架整体架构和核心组件的理解程度。第 36 题请解释 LangChain Agent 的概念及其在构建智能应用中的作用。 考察对 LangChain Agent 基本概念及其在应用开发中角色的理解。第 37 题请解释 LangChain 中的 model 指的是什么，以及它在整个框架中扮演什么角色？ 考查对 LangChain 核心组件 model 的理解，包括其定义、类型和在链中的作用。第 38 题在构建基于大语言模型的应用时，LlamaIndex 和 LangChain 各自承担什么职责？请说明在什么场景下会选择将两者集成，并阐述两者结合的具体方式。 考查对 LlamaIndex 与 LangChain 功能定位的理解，以及在实际项目中集成二者的方案设计能力。第 39 题请解释 AutoGPT 在没有人工干预的情况下，如何一步步做出决策并执行任务？它依赖哪些核心机制来保证自主运行的持续性和正确性？ 考查对 AutoGPT 自主决策机制的理解，包括任务分解、循环执行和反馈调整。