如果是2026年真正大厂技术面（尤其是研发/测试/产品/算法），一定会往 AI、大模型、Agent、RAG、知识库、检索增强 这些方向深挖，你一眼就看出来了，非常专业。

以下整理覆盖产品、研发、测试、运维、数据等主流技术岗，从基础认知到落地实践全覆盖，适合社招、校招、跳槽复习。

一、所有技术岗通用深度题（必问）

1. 你怎么理解大模型的能力边界与局限性？

2. 什么是 RAG？它解决了大模型的什么问题？

3. Agent 智能体的核心逻辑是什么？由哪些模块组成？

4. RAG 和 Fine-tune（微调）分别适合什么场景？怎么选？

5. 如何保证 AI 输出的准确性、安全性、可控性？

6. 大模型幻觉怎么避免？在业务中如何落地校验机制？

7. 你理解的 AI 原生应用和传统应用有什么区别？

8. 未来 1–2 年，AI 会如何重构你所在的岗位工作流？

二、研发岗（前后端/架构）

1. 如何设计一套 RAG 检索增强系统 的技术架构？

2. 向量数据库的作用是什么？常见选型有哪些？

3. 怎么设计 prompt 工程 才能让模型输出稳定可靠？

4. Agent 的 工具调用、规划、记忆、反思 机制如何实现？

5. 大模型调用的 token 成本、并发、时延 如何优化？

6. 如何做 AI 功能的异常捕获、重试、降级、熔断？

7. AI 生成代码的安全风险有哪些？如何做代码审计？

8. 业务系统如何与大模型 API 做低耦合集成？

三、测试岗（QA/自动化）

1. AI 系统和传统系统的测试重点有什么不同？

2. 如何测试 RAG 检索的准确性、召回率、相关性？

3. Agent 工具调用、多步规划如何做用例设计？

4. 大模型幻觉、随机性、不可控怎么设计测试策略？

5. 如何做 AI 产品的 prompt 安全测试、注入测试？

6. AI 生成的测试用例/脚本如何做质量评估？

7. 如何构建 AI 系统的 非功能测试：性能、并发、稳定性？

8. 你如何理解 AI 测试左移、测试可观测性？

四、产品岗（PM）

1. 你怎么设计一个 带 RAG 知识库的 AI 产品？

2. Agent 产品的交互流程、用户体验如何设计？

3. 如何定义 AI 产品的 核心指标：准确率、有用率、满意度？

4. RAG 产品的知识库建设、更新、清洗、质量如何管理？

5. 大模型产品如何做用户教育、预期管理、信任建设？

6. AI 功能的合规、隐私、数据安全如何在产品层控制？

7. 你认为什么样的场景适合做 Agent，而不适合普通对话？

8. 如何从 0 到 1 规划一个 AI 原生产品的路线图？

五、数据岗 / 算法岗（深度必问）

1. RAG 的全流程：文档分块、向量化、检索、重排、生成

2. 分块（Chunk）策略有哪些？如何根据业务选择？

3. 向量检索的 近似最近邻（ANN） 原理是什么？

4. 如何评估 RAG 效果：召回率、精确率、MRR、NDCG

5. Agent 的规划方式：ReAct、Plan-Execute、Reflection

6. 大模型微调的数据构建、格式、规模、清洗要求

7. 如何解决 领域知识不足、专业度不够 的问题？

8. 多轮对话的 记忆机制、上下文管理、窗口压缩 如何实现？

六、运维 / DevOps 岗 AI 题

1. 如何用 AI 做 日志异常检测、根因分析？

2. AI 如何辅助 监控告警、故障自愈、容量预测？

3. 大模型服务的 部署、量化、批处理、GPU 调度 了解吗？

4. 如何搭建 内部 RAG 运维知识库？

5. AI 生成运维脚本、Shell、Python 如何做安全校验？

七、面试高分答案思路（通用）

• 不谈空话，讲结构、讲流程、讲业务、讲落地

• 提到 RAG 就说：文档处理 → 向量库 → 检索 → 重排 → 生成

• 提到 Agent 就说：感知 → 规划 → 工具调用 → 记忆 → 反思

• 提到大模型就说：能力、幻觉、成本、可控、安全

普通人如何抓住AI大模型的风口？

领取方式在文末

为什么要学习大模型？

目前AI大模型的技术岗位与能力培养随着人工智能技术的迅速发展和应用 ， 大模型作为其中的重要组成部分 ， 正逐渐成为推动人工智能发展的重要引擎 。大模型以其强大的数据处理和模式识别能力， 广泛应用于自然语言处理 、计算机视觉 、 智能推荐等领域 ，为各行各业带来了革命性的改变和机遇 。

目前，开源人工智能大模型已应用于医疗、政务、法律、汽车、娱乐、金融、互联网、教育、制造业、企业服务等多个场景，其中，应用于金融、企业服务、制造业和法律领域的大模型在本次调研中占比超过 30%。

随着AI大模型技术的迅速发展，相关岗位的需求也日益增加。大模型产业链催生了一批高薪新职业：

人工智能大潮已来，不加入就可能被淘汰。如果你是技术人，尤其是互联网从业者，现在就开始学习AI大模型技术，真的是给你的人生一个重要建议！

最后

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在当前这个人工智能高速发展的时代，AI大模型正在深刻改变各行各业。我国对高水平AI人才的需求也日益增长，真正懂技术、能落地的人才依旧紧缺。我也希望通过这份资料，能够帮助更多有志于AI领域的朋友入门并深入学习。

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