# AI 應用開發面試必知必會

> AI 開發不只是調個介面這麼簡單



你好，我是程式設計師魚皮。

由於 AI 的流行，很多公司開始搞起了 AI 相關的業務，或者給老專案加個 AI 相關的功能。這也給開發方向的程式設計師們提供了一個新的垂直崗位 —— AI 應用開發。

但有朋友可能會覺得：「AI 應用開發？**不就是調個介面麼？有什麼難的？**」

![調個介面](https://pic.yupi.icu/1/image-20250912144702279.png)

還真的是應了那句話 —— 你知道的越少，以為自己知道的越多。

就好比有人問：電商系統是怎麼把你喜歡的商品推送到首頁的？

有同學秒答：不就是 **推薦演算法** 麼？

的確是這樣，但就是這 4 個字，可能是很多精英們日以繼夜地研究、不斷地優化，才呈現出給使用者看到的效果。

AI 應用開發也是一樣的，調個介面的確可以實現一些需求，但深入到具體業務場景和解決方案中，還是有很多值得學習的知識和經驗。

這不，前段時間我直播面試了一位工作 3 年的 Java 後端開發老哥，目標是 AI 應用開發崗。下面分享下面試過程，看完你就知道，**AI 開發絕不只是調個介面這麼簡單**。

⭐️ 推薦觀看影片版：https://bilibili.com/video/BV1qgHezFEaR

![面試影片](https://pic.yupi.icu/1/image-20250912151414330.png)



## 一、真實面試案例

### 候選人背景

小王 2022 年畢業，有 3 年多的 Java 後端開發經驗。在上家公司負責電子簽合約雲平台的建設，包括帳號系統、權限系統、訊息系統等核心模組。

除了傳統 Java 業務，他還自學了半年多的 AI 技術，做過電子合約 AI 智慧助手（RAG 系統）和模擬面試官 Agent 應用。技術棧涵蓋 Spring Boot、MySQL、Redis、RabbitMQ 等，AI 方面熟悉提示詞工程、工具呼叫、Agent 等。

**目標薪資：20K**

看起來背景還不錯吧，那我們來看看面試都問了什麼~



### 第一輪：提示詞工程

面試官：跟我講一下提示詞工程吧，最好能結合你做過的專案舉例，有哪些優化提示詞的技巧？

小王的回答：

提示詞工程是提高大模型輸出品質的重要技術，常用技巧包括：

1. 角色設定：給大模型設定系統提示詞，包含角色說明、任務和約束條件
2. 小樣本提示：給模型一些輸入輸出範例，讓它仿照執行
3. 思維鏈：讓大模型先思考再輸出答案

在實際開發中，提示詞需要不斷迭代優化，可以通過阿里雲百煉等平台做 A/B 測試。

**點評**：這個回答還算全面，但缺乏深度。真正的提示詞工程遠不止這些基礎技巧。



### 第二輪：AI 應用開發關注點

面試官：你覺得開發 AI 專案時有哪些注意事項？你會更關注哪些點？

小王的回答：
1. 業務理解：深入了解業務，抽象成工作流或 Agent
2. 工程化優化：快取高頻問題、流式輸出、不同任務場景用不同模型

面試官追問：你做專案時不關注 AI 的可觀測性嗎？不關注 AI 的準確度和幻覺問題嗎？

小王：準確度方面可以通過提示詞和 RAG 優化。。。

**點評**：這裡暴露了一個問題，只知道怎麼做，但缺乏生產級別的工程實踐經驗。



### 第三輪：消除 AI 幻覺

面試官：你在開發 AI 應用時，怎麼盡可能消除 AI 呼叫的幻覺？

小王的回答：
1. 提示詞優化：更明確的角色定位，加限制條件
2. RAG 系統：外掛知識庫，讓 AI 基於知識庫內容回答
3. 模型微調：針對特定領域進行微調訓練

面試官：還有別的嗎？你做過工具呼叫，怎麼消除工具呼叫的幻覺？

小王：工具呼叫幻覺具體指什麼？

面試官：比如 AI 呼叫了系統中不存在的工具，怎麼消除這種情況？

小王：。。。（沉默是今晚的康橋）

![沉默](https://pic.yupi.icu/1/image-20250912151532157.png)

點評：實際上，工程層面有很多方法可以處理工具呼叫幻覺，比如添加幻覺處理策略、大模型參數調整、提示詞優化、異常捕獲等等。



### 第四輪：技術框架深度

面試官：你平時開發 AI 應用用什麼框架？

小王：Spring AI

面試官：Spring AI 有哪些特性？

小王的回答：
1. Advisor 機制：相當於攔截器，可以在呼叫大模型前後進行攔截
2. 對話記憶：提供多種內建對話記憶實現
3. 向量儲存：內建向量儲存，也可以自訂實現
4. ChatClient：和大模型互動的客戶端
5. 工具呼叫：通過註解將 Java API 轉換為工具
6. 結構化輸出：指定返回 JSON 格式輸出

雖然看起來小王回答的不少，但回答速度很慢，還有很多特性沒有回答出來。

點評：感覺不太熟練的樣子。



### 面試結果與總結

從面試結果來看，小王的優勢在於：

- 有實際的 AI 應用開發經驗
- 基礎概念掌握還可以

不足：
1. 表達節奏慢：回答問題需要面試官一步步引導，缺乏主動性
2. 缺乏生產級實踐：只知道怎麼做，但不知道怎麼優化
3. 工程化能力不足：對 AI 應用的監控、可觀測性、異常處理等認識不夠

最終我覺得小王拿 20K 月薪是有希望的，但不穩，還需要在工程實踐和表達能力上繼續提升。



## 二、AI 開發需要掌握什麼？

通過這場面試，大家應該也能感受到，**AI 應用開發絕不只是簡單的調介面**。

一個合格的 AI 應用開發者需要掌握：


### 1、提示詞工程

- 角色設定、小樣本學習、思維鏈
- 提示詞優化和 A/B 測試
- 針對不同場景的提示詞策略


### 2、AI 工程化能力

- 效能優化（快取、流式輸出、非同步處理）
- 成本控制（模型選擇、批次處理、負載平衡）
- 可觀測性（監控、日誌、指標統計）
- 異常處理和容錯機制


### 3、核心技術棧

- RAG 系統設計與優化
- 向量資料庫使用
- 混合檢索策略
- 模型微調和評估


### 4、框架和工具

- Spring AI、LangChain4j 等開發框架
- MCP 模型上下文協議
- 各種 AI 開發工具和平台


### 5、業務理解能力

- 將複雜業務抽象為 AI 工作流
- Agent 設計和多工具協調
- 使用者體驗優化



## 三、面試題推薦

想要在 AI 應用開發面試中脫穎而出，除了掌握上面的知識，還要多刷面試題。


### 面試鴨 AI 大模型面試題庫

我們在 [面試鴨](https://www.mianshiya.com) 上專門整理了 **AI 大模型面試題庫**，包含上百道精選面試題，涵蓋：

- AI 大模型的基本原理
- Prompt 工程技巧
- RAG 檢索增強生成
- AI 開發框架（Spring AI、LangChain4j）
- 向量資料庫和 Embedding
- AI 應用開發實戰
- 工具呼叫和 MCP
- Agent 設計和優化

題庫地址：https://www.mianshiya.com/bank/1906189461556076546

![AI 面試題庫](https://pic.yupi.icu/1/1747894904199-e795908c-638e-4d29-afd5-c8127db010f3.png)

每道題目都有詳細的參考答案和知識點標籤，幫你系統地準備面試。



### 面多多 AI 模擬面試

除了刷題，模擬面試也很重要。我們推出的 [面多多](https://ai.mianshiya.com) 可以提供 **1v1 的 AI 模擬面試**。

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- 專項面試：400+ 面試方向任選，針對性強化某個環節
- 履歷押題：根據你的履歷預測面試官可能會問的問題
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- 發現自己的薄弱環節
- 提升表達能力和邏輯思維
- 增強臨場應變能力



## 四、學習建議

最後也給想轉型 AI 應用開發的同學幾個建議：


### 1、不要只停留在 "能用" 層面

很多朋友學會了呼叫 OpenAI 的 API，就覺得自己會 AI 開發了。但真正的 AI 應用開發，需要考慮的是如何用 **更低的成本** 讓應用 **穩定、高效、準確** 地運行在生產環境中。


### 2、重視工程化實踐

要學會使用 AI 開發框架，而不是只會裸寫 HTTP 請求。還要了解 AI 應用的監控和可觀測性、掌握成本優化和效能調優技巧、學會處理 AI 應用的各種異常情況。


### 3、深入理解核心概念

比如提示詞工程，不只是寫幾個範例那麼簡單。還有 RAG 系統，涉及資訊檢索、向量資料庫、重排序等多個環節，每個環節都有很多優化技巧。

不過我覺得最複雜的還是 Agent 的設計，需要考慮工具選擇、任務分解、結果整合、多智能體協作模式等等。


### 4、多做專案，多總結

這句就純正確的廢話了，大家都知道得多做專案才能累積經驗。尤其是 AI 應用開發，不同的業務場景都需要對 AI 生成的效果進行定制的優化，不是背個方法論就能解決所有問題。

我自己開源了不少 AI 應用開發專案，甚至還寫過幾套體系化的實戰教程，分享給大家：

- AI 應用生成平台：https://github.com/liyupi/yu-ai-code-mother
- AI 超級智能體：https://github.com/liyupi/yu-ai-agent
- AI 文獻閱讀助手：https://github.com/liyupi/literature-assistant
- AI 知識庫：https://github.com/liyupi/ai-guide

在 [程式設計導航](https://www.codefather.cn) 上，我也帶大家做了多套 AI 專案教程，涵蓋了幾乎所有的 AI 開發技術。

![](https://pic.yupi.icu/1/2%20%E7%BC%96%E7%A8%8B%E5%AF%BC%E8%88%AA%E5%8E%9F%E5%88%9B%E9%A1%B9%E7%9B%AE.png)



## 寫在最後

AI 技術發展日新月異，對程式設計師的要求也在不斷提高。**AI 相關知識不再只是演算法工程師需要了解，而是每個程式設計師都必須掌握的基本技能**。

無論你是前端、後端還是全端開發者，都需要了解 AI 應用開發的基本概念和實踐方法。

因為未來的軟體開發，AI 將無處不在。

趕緊去 [面試鴨](https://www.mianshiya.com/bank/1906189461556076546) 刷題、去 [面多多](https://ai.mianshiya.com) 模擬面試，為你的 AI 開發之路做好準備吧！




## 推薦資源

1）魚皮 AI 導航網站：[AI 資源大全、最新 AI 資訊、免費 AI 教程](https://ai.codefather.cn)

2）程式設計導航學習圈：[學習路線、程式設計教程、實戰專案、求職寶典、交流答疑](https://www.codefather.cn)

3）程式設計師面試八股文：[實習/校招/社招高頻考點、企業真題解析](https://www.mianshiya.com)

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