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做 AI 应用不是把 Prompt 塞进接口就结束了。真到项目里，马上会遇到上下文长度、结构化输出、RAG 召回、工具权限、评测回归、成本和稳定性这些问题。

这些问题没法各解各的。大模型基础、Agent、RAG、工具调用、系统设计必须连起来理解——只懂调用 API，到了架构评审会卡住；只熟 RAG 论文，到了知识库维护还是不知道怎么处理增量更新和版本去重。

如果时间有限，先看 AI 应用开发面试指南，把大模型、Agent、RAG、Skills、MCP 和 AI 系统设计里最容易被追问的问题过一遍；如果你还没确定学习顺序，或者正从后端开发转向 AI 应用开发，可以先看 Java/Go 开发者 AI 应用开发与 Agent 学习路线（2026 最新版） 和 后端开发者转型 AI Agent 学习建议（2026 最新版）；如果想补得扎实一些，再按下面的阅读顺序推进。

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AI 应用开发面试很少只问“概念是什么”。更常见的是顺着一个项目往下追：为什么这样设计，出了问题怎么排查，上线后怎么评测，成本和安全怎么管。

这份 AI 应用开发面试题专题 面向 AI 工程师、AI 应用开发和后端转 AI 岗位复习，把“大模型基础、AI Agent、RAG、AI 系统设计”这些问题串成一条复习路线。

适合谁看

• 准备 AI 应用开发、AI 工程师、后端转 AI 相关岗位面试的同学。
• 已经看过一些 AI 概念，但回答面试题时容易说散、说浅，或者只停留在 Demo 层面的读者。
• 想把项目经历整理成“问题 -> 原理 -> 方案 -> 取舍 -> 落地”表达方式的开发者。