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L2 工程应用开发 / 后端转型约 10 分钟
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大模型基础篇岗位要求总纲 ​

这页把 Boss/JD 里反复出现的技术词，翻译成面试准备清单。目标不是把每个框架都学成源码专家，而是能回答：它解决什么问题、生产里怎么用、和相邻技术怎么取舍、项目里怎么讲。

面试前需要一问一答速刷时，配合 大模型基础篇高频问答加厚版 使用；如果目标岗位写了 Spring AI、LangChain、LangGraph、Dify、智能工作流或 Function Calling，继续刷 框架与智能工作流高频问答；如果写了 RAG、Memory、Agent 评测、安全合规或企业知识库，继续刷 RAG、Memory 与评测安全高频问答；如果写了推理部署、vLLM、SGLang、量化、压测、GPU 或成本治理，继续刷 推理部署与成本治理高频问答；如果写了 SFT、LoRA、QLoRA、RLHF、DPO、MaaS 或模型网关，继续刷 微调与模型平台高频问答。

面试先背这几句话 ​

  • 大模型基础篇已经不只考 Transformer 原理，更考 LLM 应用工程化：模型接入、RAG、Agent、工具调用、评估、成本、安全。
  • Boss/JD 写 Spring AI、LangChain、LangGraph、Dify，本质是在考候选人是否能把“调模型”做成可维护的业务系统。
  • RAG、Agent、Workflow、Function Calling 不是互斥概念。真实项目常见组合是：Workflow 控主流程，Agent 处理不确定子任务，RAG 提供知识，Function Calling 连接业务系统。
  • 微调、RAG、Prompt、长上下文要会选型：知识更新和权限优先 RAG，风格/格式/领域行为优先 SFT/LoRA，偏好和安全行为优先 RLHF/DPO。
  • 可上线的大模型系统必须能解释效果、成本、延迟、安全和失败恢复；只会做 demo 很容易被追问打穿。

Boss/JD 高频技能矩阵 ​

技能词岗位真正想考面试常问站内补课
Spring AIJava 团队如何接入 LLM 能力为什么不用自己封装 HTTP？如何做 SSE、权限、审计？Spring AI 基础与面试题
LangChainLLM 应用编排抽象Chain、Runnable、Retriever、Tool 怎么分工？LangChain 与应用框架
LangGraph有状态 Agent 工程化State、Node、Edge、Checkpoint 怎么让 Agent 可控？LangGraph 与状态图 Agent
Agent多步任务与工具调用ReAct、Plan-and-Execute、Memory、Tool Use 怎么讲？Agent 基础
RAG企业知识库与 AI Search切分、召回、重排、引用、权限、评估怎么做？RAG 基础
Dify低代码 AI 应用落地Dify 适合 PoC 还是生产？怎么做版本和权限？Dify 与低代码智能工作流
智能工作流确定性编排Workflow 和 Agent 如何取舍？五种工作流模式怎么组合？AI 工作流 vs Agent
Function Calling / MCP工具生态与业务系统连接模型会不会自己执行函数？MCP 比 HTTP 工具有何价值？Function Calling 与 MCP
SFT / PEFT / LoRA / QLoRA低成本模型适配LoRA 为什么有效？QLoRA 省什么？PEFT 和全参微调怎么选？微调范式
RLHF / DPO偏好对齐与安全行为DPO 如何简化 RLHF？Reward Model 为什么难？RLHF / DPO 对齐
推理部署 / vLLM / SGLang在线模型服务性能与稳定性TTFT/TPOT/goodput 怎么压测？vLLM 和 SGLang 怎么选？推理部署与成本治理高频问答
量化 / GPU 成本私有化部署与成本优化W4A16、W8A8、FP8 怎么选？如何估 GPU 和 $/百万 token？量化实战
MaaS 平台模型服务治理多模型、Key、配额、计费、路由、审计怎么设计？MaaS 平台与模型服务治理
Agent 评测与安全合规上线门禁如何证明 Agent 可靠？工具越权、注入、审计怎么防？Agent 评估与可靠性工程

按岗位方向怎么准备 ​

岗位方向优先掌握项目证据容易被追问
Java AI 工程Spring AI、SSE、RAG、Tool Calling、网关治理Java + Spring AI 客服/知识库/业务助手线程阻塞、流式返回、权限、审计、降级
LLM 应用开发LangChain、结构化输出、RAG、评估、成本企业知识库、AI Search、Text-to-SQLJSON 不稳定、RAG 答错、模型路由、可观测
Agent 工程LangGraph、Workflow、Function Calling、Memory、评测投研 Agent、运营 Agent、Coding Agent死循环、工具失败、高危动作、轨迹回放
RAG / Memory切分、混合检索、Rerank、引用、权限、评估多租户知识库、客服问答、金融制度检索删除一致性、ACL 过滤、表格/图片、增量索引
AI 平台 / MaaS模型网关、配额、计费、观测、评测、推理服务企业统一模型平台、模型网关、评测平台RPM/TPM、成本账单、灰度、fallback、合规
AI Infra / 推理部署vLLM、SGLang、量化、压测、GPU、成本私有化推理服务、模型服务容量规划TTFT/TPOT、KV Cache、goodput、$/百万 token、P99 排障
算法微调SFT、LoRA、QLoRA、DPO、评估集领域问答模型、风格对齐、分类/抽取小模型数据质量、过拟合、灾难遗忘、RAG vs 微调

13 类技能高频追问 ​

1. Spring AI 与 Java AI 工程 ​

  1. Spring AI 相比自己封装模型 HTTP API 的收益是什么？
  2. Java 服务如何做大模型流式输出？SSE、WebSocket、Streaming HTTP 怎么选？
  3. 大模型接口慢且贵，如何做超时、重试、限流、排队、降级和缓存？
  4. 银行/政企场景如何把用户权限、审计日志和 RAG 检索绑定？
  5. Spring AI 和 LangChain4j、LangChain 的边界在哪里？

2. LangChain 应用编排 ​

  1. LangChain 的 Model、Prompt Template、Output Parser、Retriever、Tool 分别负责什么？
  2. LCEL / Runnable 的价值是什么？什么时候不用框架更好？
  3. LangChain 和 LlamaIndex 最大差异是什么？
  4. 框架升级导致行为变化，你怎么隔离风险？
  5. 生产环境如何做 trace、dataset 和 prompt 回归？

3. LangGraph 状态图 Agent ​

  1. 为什么 Agent 工程从 Chain 走向 Graph？
  2. State、Node、Edge、Conditional Edge 怎么解释？
  3. Checkpoint、interrupt、human-in-the-loop 解决什么问题？
  4. LangGraph 如何防止 ReAct 自由循环失控？
  5. 如何回放一次失败的 Agent 轨迹？

4. Agent 基础与多步任务 ​

  1. Agent 和普通 LLM 调用的本质差异是什么？
  2. ReAct、Plan-and-Execute、Reflexion 分别适合什么任务？
  3. Agent Memory 该写什么、不该写什么？
  4. 单 Agent 和多 Agent 如何取舍？
  5. 如何给 Agent 设置最大步数、预算和终止条件？

5. RAG 与知识库 ​

  1. RAG 的离线链路和在线链路分别做什么？
  2. chunk size、overlap、父子分块、标题层级切分怎么选？
  3. 向量召回、BM25、混合检索、Rerank 各解决什么问题？
  4. 知识库删除、更新、权限变更如何保证一致？
  5. RAG 回答错了，如何定位是召回错、排序错还是生成错？

6. Dify 与低代码工作流 ​

  1. Dify 的 Chatflow、Workflow、Knowledge、Tool 怎么分工？
  2. 低代码平台适合 PoC，为什么复杂生产链路常要代码化？
  3. Dify 工作流如何做版本管理、灰度、评估和成本统计？
  4. Dify、Coze、n8n、LangGraph、自研代码如何取舍？
  5. 如何把一个 Dify PoC 迁移为 Spring AI 或 LangGraph 服务？

7. 智能工作流 ​

  1. Workflow 和 Agent 的本质区别是什么？
  2. Prompt Chaining、Routing、Parallelization、Orchestrator-Workers、Evaluator-Optimizer 怎么记？
  3. 为什么“能用 Workflow 就别上 Agent”？
  4. 评估-优化循环什么时候有效，什么时候会浪费钱？
  5. 业务流程中哪些节点必须程序化校验？

8. Function Calling / Tool Calling / MCP ​

  1. Function Calling 的完整流程是什么？模型会自己执行函数吗？
  2. 工具 schema 怎么设计才能减少误调用？
  3. 工具调用失败有哪些类型？参数错、权限错、网络错、业务失败如何恢复？
  4. MCP 的 Host、Client、Server、Tools、Resources、Prompts 分别是什么？
  5. MCP 和普通 HTTP 工具接口相比，优势和代价是什么？

9. SFT / PEFT / LoRA / QLoRA ​

  1. SFT 解决什么问题，不能解决什么问题？
  2. PEFT 的核心思想是什么？为什么 LoRA 能低成本适配？
  3. LoRA 的 rank、alpha、target modules 怎么调？
  4. QLoRA 主要省显存在哪里？对效果有什么风险？
  5. 微调后如何评估灾难遗忘和领域泛化？

10. RLHF / DPO / 偏好优化 ​

  1. RLHF 为什么要 Reward Model？PPO 在这里做什么？
  2. DPO 如何绕过显式奖励模型和在线 RL？
  3. 偏好数据如何采集，如何避免标注偏差？
  4. 安全对齐和过度拒绝如何平衡？
  5. DPO、IPO、KTO、ORPO 这类方法共同想解决什么？

11. MaaS 平台与模型服务治理 ​

  1. MaaS 和模型网关、LLMOps、推理平台是什么关系？
  2. 如何设计模型目录、虚拟 Key、租户配额、计费账单？
  3. 多模型路由如何兼顾能力、成本、可用性和合规？
  4. 模型升级如何做灰度、回滚和评测门禁？
  5. 如何按业务线拆 token 成本和质量报表？

12. 推理部署、压测与成本 ​

  1. Prefill 和 Decode 的瓶颈分别是什么？为什么 TTFT 和 TPOT 要分开优化？
  2. vLLM、SGLang、TensorRT-LLM、llama.cpp 分别适合什么场景？
  3. 为什么 goodput 比裸吞吐更适合作为上线指标？
  4. 给定 QPS、输入输出长度和 SLA，如何估算 GPU 数量？
  5. W4A16、W8A8、FP8、KV Cache 量化分别解决什么成本问题？

13. Agent 评测、安全与合规 ​

  1. Agent 评估为什么不能只看最终答案？
  2. 工具调用准确率怎么拆指标？
  3. Prompt Injection、工具越权、数据泄露分别怎么防？
  4. 高危动作如何做人工确认、沙箱和审计？
  5. 如何证明一次 prompt 或模型升级没有让 Agent 变差？

项目讲法模板 ​

面试里不要说“我用了某某框架”。按下面 7 句讲：

  1. 业务目标：这个系统服务谁，解决什么高频痛点。
  2. 输入输出：用户输入是什么，最终产物是什么。
  3. 主链路：Workflow、RAG、Agent、Tool Calling 分别在哪一步。
  4. 关键取舍：为什么不用另一种方案，比如为什么 RAG 而不是微调，为什么 LangGraph 而不是自由 ReAct。
  5. 可靠性：超时、重试、降级、人工确认、权限隔离怎么做。
  6. 评估指标：准确率、召回率、任务成功率、P95 延迟、单次成本至少讲两个。
  7. 复盘迭代：线上 bad case 怎么回流，下一步怎么优化。

可直接复述的版本：

我做的不是单轮聊天，而是一个可上线的 LLM 应用。主流程用 Workflow 固定住，知识问题走 RAG，涉及外部系统的动作通过 Function Calling 调工具，不确定的多步任务再交给 Agent。为了上线，我做了权限过滤、引用溯源、工具参数校验、超时重试、人工确认和 trace 回放。评估上同时看任务成功率、检索命中率、延迟、token 成本和高危动作拦截率。

4 周基础篇补齐路线 ​

周次目标每天动作产出
第 1 周补 LLM 应用共同底座Prompt、结构化输出、RAG、Function Calling 各刷 10 题一张“用户输入到模型输出”的链路图
第 2 周补 Agent 与 WorkflowReAct、LangGraph、Dify、MCP、评测各刷 8 题一个 Agent 任务平台系统设计答案
第 3 周补 Java 与平台治理Spring AI、MaaS、模型网关、LLMOps、成本治理一个 Java + Spring AI 项目讲法
第 4 周补微调与安全SFT、LoRA、QLoRA、RLHF、DPO、安全合规一份面试前速查稿和 2 个项目故事

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