最近和几位准备转型 AI 应用开发的朋友交流，我发现一个很普遍的现象：很多人已经可以调用大模型 API，也能用 LangChain、LlamaIndex 搭出一个聊天机器人，但一到面试现场，面对几个基础术语，反而答得不够清楚。

面试官问：“你的项目为什么要用 RAG？”

回答是：“因为 RAG 很流行。”

面试官继续问：“为什么要做 Chunking？向量检索和关键词检索有什么区别？Agent 和普通工作流又有什么不同？”

这时，很多人就开始依赖背过的概念，却无法解释这些技术选择和业务目标之间的关系。

在我看来，AI 应用开发面试真正考察的，不是你能不能把一个模型接口跑起来，而是你是否理解一套完整的应用链路：模型如何理解输入，知识如何被检索，任务如何被拆解，工具如何被调用，结果如何被评估，以及系统如何稳定地交付给用户。

下面这些行业术语，至少应该做到：听得懂、讲得清、能结合项目说明。

1. LLM（Large Language Model，大语言模型）

这是整个 AI 应用开发的底座。GPT-4、Claude、文心一言、通义千问，这些都是 LLM。简单说，就是用海量文本训练出来的、能理解和生成自然语言的神经网络模型。

为什么重要？ 因为你做的所有 AI 应用，本质上都是在"驾驭"LLM——通过 Prompt、微调、RAG 等手段，让它按你的需求输出结果。不理解 LLM 的能力边界（比如上下文长度、Token 限制、幻觉问题），就很难做好应用层的设计。

2. Transformer（注意力机制架构）

这是 LLM 背后的核心架构，2017 年 Google 提出，彻底改变了 NLP 领域。它的核心是"注意力机制"（Attention），能让模型在处理一段文本时，自动关注最相关的部分。

为什么重要？ 因为几乎所有主流 LLM（GPT、BERT、T5）都是基于 Transformer 的。理解 Transformer，你才能明白为什么 LLM 能处理长文本、为什么它有 Token 限制、为什么并行训练效率高。

面试怎么答？ 不需要背公式，但要说清楚 Transformer 解决了什么问题。比如：Transformer 用自注意力机制替代了 RNN 的顺序处理，能并行计算，训练速度快，还能捕捉长距离依赖关系。这是 GPT 能理解上下文、生成连贯长文的基础。

3. RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）

这是当下 AI 应用开发的"必考题"。简单说，就是大模型不知道的事，先去外部知识库里查一遍，再结合查到的内容生成回答。

为什么重要？ 因为你不可能把所有业务数据都塞进模型训练，RAG 是最经济的"让模型懂业务"的方式。

面试怎么答？ 别只说"用了向量数据库检索"，要说清楚：你用的什么 Embedding 模型、检索召回几条、怎么排序、怎么拼接 Prompt、有没有做 Chunk 切分优化。这些细节才是面试官想听的。

4. Prompt Engineering（提示词工程）

听起来玄乎，其实就是"怎么跟模型说话，它才听得懂、答得好"。

核心技巧： Few-shot（给几个例子）、Chain-of-Thought（让模型一步步推理）、Role Prompting（给模型设定角色）。

面试怎么答？ 别说"我会写 Prompt"，要说你在项目里怎么迭代 Prompt 的——比如从最初的一句话指令，到后来加了角色设定、格式约束、错误案例，最后稳定输出结果。这叫工程化思维。

5. Embedding（嵌入向量）

把文本、图片、音频转成一串数字（向量），让机器能"算"出它们之间的相似度。

为什么重要？ RAG 的检索、推荐系统的召回、相似内容去重，都靠它。

面试怎么答？ 说清楚你用的哪个模型（比如 OpenAI 的 text-embedding-ada-002、国产的 bge-large-zh），维度多少，有没有做降维或归一化，向量存在哪（Milvus、Qdrant、还是 Faiss）。

6. Token（令牌）

大模型的计费单位，也是它能"看"多少字的上限。中文里，1 个 Token 大约等于 1.5～2 个汉字。

为什么重要？ 因为 GPT-4 Turbo 的 128K 上下文窗口听起来很大，但你真往里塞几十页文档，成本和响应时间都会飙升。

面试怎么答？ 说你在项目里怎么控制 Token 的——比如用 tiktoken 库提前算 Token 数、做 Chunk 切分、只传关键段落、用 Summarization 压缩长文本。这是成本意识。

7. Fine-tuning（微调）vs. In-Context Learning（上下文学习）

• Fine-tuning：拿你的数据重新训练模型的一部分参数，让它"记住"你的领域知识。成本高，但效果稳定。
• In-Context Learning：在 Prompt 里直接给例子，让模型现学现用。成本低，但泛化能力弱。

面试怎么答？ 说你在什么场景下选了哪个方案。比如：我做客服机器人时，先用 In-Context Learning 快速验证效果，发现回答不够稳定，后来用 GPT-3.5 微调了 200 条对话样本，准确率从 70% 提到 90%。

8. Agent（智能体）

不是简单的"问答机器人"，而是能自主规划、调用工具、多轮执行任务的 AI 系统。

为什么火？ 因为它能把大模型从"聊天工具"变成"干活工具"——比如自动写代码、调 API、查数据库、发邮件。

面试怎么答？ 说你实现了什么 Agent 能力。比如：我做了一个运维 Agent，能根据告警日志自动执行 kubectl 命令、查询 Prometheus 指标、生成故障报告。关键是要说清楚工具调用（Function Calling）怎么设计的、多轮对话怎么保持状态。

9. MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）

这是一个新兴的开放协议标准，用来标准化 AI 应用与外部数据源、工具之间的连接方式。简单说，就是让 LLM 能以统一的方式访问各种外部系统——数据库、API、文件系统、业务系统等。

为什么重要？ 因为 AI 应用不能只靠模型本身，必须连接真实世界的数据和工具。传统做法是每个数据源写一套适配代码，维护成本高。MCP 提供了标准化接口，一次对接，到处可用。

面试怎么答？ 说你用 MCP 连接了哪些外部系统。比如：我在项目里实现了一个 MCP Server，让 Agent 能直接查询公司内部的工单系统和知识库，不需要为每个 LLM 平台重写一遍适配代码。这大幅降低了集成成本。

10. Function Calling（函数调用）

让大模型不只会"说话"，还能"调接口"。你定义一组函数（比如"查询天气"“下单”），模型会根据用户意图，自动选择调用哪个函数、传什么参数。

为什么重要？ 这是 Agent 的核心能力，也是 AI 应用从"聊天"到"执行"的关键。

面试怎么答？ 说你定义了哪些函数、怎么处理返回结果、有没有做异常兜底。比如：我在 ITSM 系统里定义了"查询工单"“创建工单”"分配工单"三个函数，模型能根据用户问题自动调用，并把结果用自然语言返回。

11. Vector Database（向量数据库）

专门存储和检索 Embedding 向量的数据库，比如 Pinecone、Milvus、Qdrant、Weaviate。

为什么需要它？ 因为传统数据库只能做精确匹配（name = ‘张三’），而向量数据库能做语义相似度检索——比如搜"怎么重启服务器"，能召回"服务器重启步骤""机器重启命令"这些相关文档。

面试怎么答？ 说你用的哪个向量库、索引类型（HNSW、IVF）、召回 Top-K 设置多少、有没有做混合检索（向量检索 + 关键词检索）。

12. Hallucination（幻觉）

大模型"一本正经地胡说八道"的现象——比如编造不存在的论文、瞎编 API 文档。

为什么重要？ 因为这是 AI 应用的最大风险，尤其在金融、医疗、法律等领域，容错率极低。

面试怎么答？ 说你怎么缓解幻觉的。比如：我在 RAG 系统里加了"引用来源"功能，每次回答都标注出处；还做了答案置信度评分，低于阈值时直接拒答。

13. LangChain / LlamaIndex（开发框架）

这俩是 AI 应用开发的"脚手架"，封装了 RAG、Agent、多轮对话、工具调用等常见模式。

区别：

• LangChain：功能全面，生态丰富，但学习曲线陡。
• LlamaIndex：专注 RAG，上手快，适合快速搭建知识库问答系统。

面试怎么答？ 说你用过哪个，解决了什么问题。比如：我用 LlamaIndex 搭了一个内部文档问答系统，从 PDF 解析、向量存储到检索生成，一个下午就跑通了。

14. Context Window（上下文窗口）

模型一次能"看"多少内容的上限。GPT-4 Turbo 是 128K Token，Claude 3 是 200K，国产模型大多在 32K～128K 之间。

为什么重要？ 因为窗口越大，能塞的资料越多，但成本和响应时间也越高。

面试怎么答？ 说你怎么权衡的。比如：我在做合同审查时，发现 GPT-4 的 128K 窗口能一次性处理完整合同，但成本是 GPT-3.5 的 10 倍，最后改成"先用 GPT-3.5 做分段总结，再用 GPT-4 做终审"，成本降了 70%。

15. Few-shot vs. Zero-shot（小样本学习 vs. 零样本学习）

• Zero-shot：不给例子，直接让模型完成任务（比如"帮我翻译这段话"）。
• Few-shot：在 Prompt 里给几个例子，让模型模仿着做（比如给 3 个翻译案例，再让它翻译新句子）。

面试怎么答？ 说你在什么场景下用了 Few-shot，效果提升多少。比如：我做情感分类时，Zero-shot 准确率只有 60%，加了 5 个标注样本后，提到 85%。

16. Streaming（流式输出）

让模型像打字一样逐字输出，而不是等整段内容生成完再返回。

为什么重要？ 因为用户体验好——看到"正在思考"比干等 10 秒舒服得多。

面试怎么答？ 说你怎么实现的。比如：我用 OpenAI 的 stream=True 参数，前端用 SSE（Server-Sent Events）接收，实现了打字机效果。

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