测试岗位面试题 · tech:llm
题库中标记为“测试”的结构化面试题。
共 12657 道真题 · 当前筛选命中 38 道 · 更新 2026-08-05
筛选题目已选：tech:llm
考察点
技术栈
第 21 题请谈谈你对当前AI大模型技术的了解，包括其基本原理和你能接触到的实际应用。 考察候选人对AI大模型的基础认知及知识深度第 22 题请解释RAG（检索增强生成）技术的原理，以及它解决了什么问题。 考察对RAG核心机制的理解及其针对大模型痛点的价值第 23 题请介绍大模型问答中的流式输出原理与实现方式。 考察对大模型流式输出机制的理解及工程实现能力第 24 题了解大模型服务端的架构吗？ 考察对大模型服务端部署与推理架构的理解第 25 题大模型是直接生成文件还是生成文本？ 考察对大模型输入输出机制的理解第 26 题使用大模型进行测试的过程中，如果测试数据比较敏感，安全性如何保障？有哪些措施？ 考察敏感数据处理与AI测试中的安全设计第 27 题请谈谈你对大语言模型的看法，以及它在实际应用中的潜力和挑战。 考察对大语言模型技术本质、应用价值与局限性的理解第 28 题你认为大模型未来会给我们带来哪些变化？请从技术、工作或社会角度谈谈你的看法。 考察对大模型社会影响的独立思考与判断广度第 29 题请谈谈强化学习（RL）在大语言模型中的应用，以及你对当前技术现状的理解。 考察候选人对强化学习在大模型训练中作用、方法演进和现状的理解第 30 题请说明如何评估LLM生成内容的质量，并分别针对摘要、推理和生成能力设计评估方法。 考察对LLM能力评估维度和评估方法论的掌握第 31 题请说明大模型接口调用的基本方法，以及如何编写高质量的 Prompt。 考察对大模型API调用流程和提示词设计的理解第 32 题如何为 LLM 自动化测评编写有效的断言？ 考察 LLM 输出自动评估中断言设计的原则与实践第 33 题谈谈你对ChatGPT本身的理解，包括它的工作原理和核心能力。 考察对ChatGPT技术原理、能力边界和局限性的理解第 34 题你了解哪些主流的大语言模型？请分别介绍它们的主要特点。 考察对大语言模型生态的广度认知和特点归纳能力第 35 题请谈谈你对人工智能的理解，以及你在实际工作或项目中应用AI工具或技术的场景与心得。 考察候选人的人工智能认知深度、实际应用经验与业务结合能力第 36 题请描述Agent大模型验证业务的主要形态和运作方式。 考察对Agent大模型验证业务的理解与业务形态描述能力第 37 题你们每次检测时大概调用几次大模型？ 考察对单次业务流程中调用次数的理解第 38 题代码补全功能与提示词工程在使用目标和实现方式上有何区别？ 考察对代码补全与提示词工程在交互方式、应用场景与目标上的辨析