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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？」
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
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：
- 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
- 小樣本提示：給模型一些輸入輸出範例，讓它仿照執行
- 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：
- 業務理解：深入了解業務，抽象成工作流或 Agent
- 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：
- 提示詞優化：更明確的角色定位，加限制條件
- RAG 系統：外掛知識庫，讓 AI 基於知識庫內容回答
- 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）
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：
- Advisor 機制：相當於攔截器，可以在呼叫大模型前後進行攔截
- 對話記憶：提供多種內建對話記憶實現
- 向量儲存：內建向量儲存，也可以自訂實現
- ChatClient：和大模型互動的客戶端
- 工具呼叫：通過註解將 Java API 轉換為工具
- 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：
- 表達節奏慢：回答問題需要面試官一步步引導，缺乏主動性
- 缺乏生產級實踐：只知道怎麼做，但不知道怎麼優化
- 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 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
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 可以提供 1v1 的 AI 模擬面試。
面多多的特點：
- 沉浸式綜合面試：根據你的履歷和目標崗位定制面試題，提供 60 分鐘以上的 1v1 語音面試陪練
- 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
- 詳盡的復盤報告：從多個維度評估你的表現，指出改進方向
新人福利：註冊就送 200 能量值，可以免費體驗 1 次沉浸式綜合面試，或 1 次專項面試 + 1 次履歷押題。
通過反覆練習，你可以：
- 熟悉面試流程，消除緊張感
- 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 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。
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 刷題、去 面多多 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
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
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
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