大模型方向面试，和传统后端面试完全不一样。后端八股背完就能说，大模型面试你得真做过项目、真踩过坑，面试官一追问细节就露馅。

录友们经常问我：大模型面试到底考什么？Agent、RAG、Transformer这些方向，每个都有一堆题，怎么准备？

所以我整理了这份大模型面经汇总，覆盖 7 大方向、15 篇专题面经、100+ 道高频面试题，每道题都附回答思路，不是让你背答案，是帮你理解面试官的考察逻辑。

大模型Agent开发面经汇总：https://notes.kamacoder.com/interview/llm/

持续更新中，建议收藏。

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为什么你需要一份大模型面经？

字节、阿里、腾讯、美团、京东、小红书，这些大厂的AI岗JD里，Agent、RAG、Function Calling、微调 已经是标配。

但光刷LeetCode不够了。大模型面试考的是：

• 你能不能设计一个Agent系统？ 不是调个API就行，面试官会追问记忆、工具调用、幻觉控制
• 你能不能讲清楚RAG的难点？ 不是"检索+生成"四个字就完了，文档预处理、召回质量、生成忠实度，三座大山
• 你能不能说清Transformer的核心？ 不用推公式，但Self-Attention、位置编码、三大架构选择得说得明白

这些题，不看面经你可能连面试官在问什么都不知道。

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Agent 面试题

Agent是大模型面试的第一高频方向，几乎没有一场大厂AI面试不考Agent。

面试官不是问你"Agent是什么"，而是直接给场景：**“设计一个客服Agent，怎么处理多轮对话、工具调用、幻觉问题？”**

Agent开发面经汇总：https://notes.kamacoder.com/interview/llm/

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RAG 检索增强面试题

RAG是大模型落地的第一站，也是面试官考察你工程能力的试金石。

面试官最常问的：**“RAG落地最难的地方在哪？”** 这道题答好了，基本就过了。

RAG面经汇总：https://notes.kamacoder.com/interview/llm/

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Transformer 原理面试题

应用开发岗也要懂Transformer？是的，而且是高频考点。

面试官不是让你推公式，而是考你：为什么所有大模型都绕不开Transformer？三大架构怎么选？O(n²)复杂度怎么优化？

Transformer原理面经汇总：https://notes.kamacoder.com/interview/llm/

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模型微调面试题

微调是大模型面试的分水岭——会答的说明你真做过，不会答的说明只停留在调API层面。

基模越来越强的今天，面试官最爱问：**“RLHF还有必要吗？SFT还值得做吗？”**

模型微调面经汇总：https://notes.kamacoder.com/interview/llm/

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AI 编程面试题

AI编程时代，面试官开始问一个新问题：**“你会用AI写代码，那你的优势到底是什么？”**

这道题答不好，就是"vibe coding选手"，答好了，才是"AI时代的工程师"。

AI编程面经汇总：https://notes.kamacoder.com/interview/llm/

学AI大模型的正确顺序，千万不要搞错了

🤔2026年AI风口已来！各行各业的AI渗透肉眼可见，超多公司要么转型做AI相关产品，要么高薪挖AI技术人才，机遇直接摆在眼前！

有往AI方向发展，或者本身有后端编程基础的朋友，直接冲AI大模型应用开发转岗超合适！

就算暂时不打算转岗，了解大模型、RAG、Prompt、Agent这些热门概念，能上手做简单项目，也绝对是求职加分王🔋

📝给大家整理了超全最新的AI大模型应用开发学习清单和资料，手把手帮你快速入门！👇👇

学习路线:

✅大模型基础认知—大模型核心原理、发展历程、主流模型（GPT、文心一言等）特点解析
✅核心技术模块—RAG检索增强生成、Prompt工程实战、Agent智能体开发逻辑
✅开发基础能力—Python进阶、API接口调用、大模型开发框架（LangChain等）实操
✅应用场景开发—智能问答系统、企业知识库、AIGC内容生成工具、行业定制化大模型应用
✅项目落地流程—需求拆解、技术选型、模型调优、测试上线、运维迭代
✅面试求职冲刺—岗位JD解析、简历AI项目包装、高频面试题汇总、模拟面经

以上6大模块，看似清晰好上手，实则每个部分都有扎实的核心内容需要吃透！

我把大模型的学习全流程已经整理📚好了！抓住AI时代风口，轻松解锁职业新可能，希望大家都能把握机遇，实现薪资/职业跃迁～

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