File not found

AI 应用开发面试通常从一次模型调用问起，再延伸到 RAG、Agent、工具调用和系统设计。除了概念，面试中还会检查你能否解释完整链路，定位效果问题，并处理成本、稳定性和权限风险。

这篇文章是 AI 面试题的总入口。四篇题目页负责集中列出问题，详细原理、代码、图解和工程方案放在对应专题文章中。

面试题目录

面试题模块	主要内容	适合重点复习的人群
大模型基础面试题总结	Token、上下文窗口、采样参数、API 调用、流式输出、结构化输出、Function Calling、AI 应用评测	所有准备 AI 应用开发面试的人
AI Agent 面试题总结	Agent Loop、Memory、Prompt Engineering、Context Engineering、MCP、Agent Skills、Harness Engineering、Workflow、Graph、Loop	准备 Agent、工具调用和工作流相关岗位的人
RAG 面试题总结	RAG 基础、Embedding、向量数据库、文档处理、Hybrid Search、Query Rewrite、Rerank、GraphRAG、知识库更新与评测	准备知识库问答和搜索增强生成相关岗位的人
AI 系统设计面试题总结	生产级架构、模型网关、调用治理、可观测、评测、安全合规、实时语音 Agent	有项目经验或需要准备系统设计面试的人

一条 RAG 链路要处理文档解析、Chunk、Embedding、索引、召回、重排、上下文组装和生成。系统运行一段时间后，还会遇到文档版本、权限变化、索引重建和效果评测等问题。题目按 JavaGuide RAG 专题的章节分组，每组都附有详细文章。

RAG 基础

相关内容：《RAG 基础概念：检索、生成与工程取舍》

基础题围绕 RAG 的工作流程和适用场景展开，也会与传统搜索、微调和长上下文做比较。幻觉、引用和拒答通常会作为后续追问。