# AI 应用开发面试必知必会

> AI 开发不只是调个接口这么简单



你好，我是程序员鱼皮。

由于 AI 的流行，很多公司开始搞起了 AI 相关的业务，或者给老项目加个 AI 相关的功能。这也给开发方向的程序员们提供了一个新的垂直岗位 —— AI 应用开发。

但有朋友可能会觉得：“AI 应用开发？**不就是调个接口么？有什么难的？**”

![调个接口](https://pic.yupi.icu/1/image-20250912144702279.png)

还真的是应了那句话 —— 你知道的越少，以为自己知道的越多。

就好比有人问：电商系统是怎么把你喜欢的商品推送到主页的？

有同学秒答：不就是 **推荐算法** 么？

的确是这样，但就是这 4 个字，可能是很多精英们日以继夜地研究、不断地优化，才呈现出给用户看到的效果。

AI 应用开发也是一样的，调个接口的确可以实现一些需求，但深入到具体业务场景和解决方案中，还是有很多值得学习的知识和经验。

这不，前段时间我直播面试了一位工作 3 年的 Java 后端开发老哥，目标是 AI 应用开发岗。下面分享下面试过程，看完你就知道，**AI 开发绝不只是调个接口这么简单**。

⭐️ 推荐观看视频版：https://bilibili.com/video/BV1qgHezFEaR

![面试视频](https://pic.yupi.icu/1/image-20250912151414330.png)



## 一、真实面试案例

### 候选人背景

小王 2022 年毕业，有 3 年多的 Java 后端开发经验。在上家公司负责电子签合同云平台的建设，包括账号系统、权限系统、消息系统等核心模块。

除了传统 Java 业务，他还自学了半年多的 AI 技术，做过电子合同 AI 智能助手（RAG 系统）和模拟面试官 Agent 应用。技术栈涵盖 Spring Boot、MySQL、Redis、RabbitMQ 等，AI 方面熟悉提示词工程、工具调用、Agent 等。

**目标薪资：20K**

看起来背景还不错吧，那我们来看看面试都问了什么~



### 第一轮：提示词工程

面试官：跟我讲一下提示词工程吧，最好能结合你做过的项目举例，有哪些优化提示词的技巧？

小王的回答：

提示词工程是提高大模型输出质量的重要技术，常用技巧包括：

1. 角色设定：给大模型设定系统提示词，包含角色说明、任务和约束条件
2. 小样本提示：给模型一些输入输出示例，让它仿照执行
3. 思维链：让大模型先思考再输出答案

在实际开发中，提示词需要不断迭代优化，可以通过阿里云百炼等平台做 A/B 测试。

**点评**：这个回答还算全面，但缺乏深度。真正的提示词工程远不止这些基础技巧。



### 第二轮：AI 应用开发关注点

面试官：你觉得开发 AI 项目时有哪些注意事项？你会更关注哪些点？

小王的回答：
1. 业务理解：深入了解业务，抽象成工作流或 Agent
2. 工程化优化：缓存高频问题、流式输出、不同任务场景用不同模型

面试官追问：你做项目时不关注 AI 的可观测性吗？不关注 AI 的准确度和幻觉问题吗？

小王：准确度方面可以通过提示词和 RAG 优化。。。

**点评**：这里暴露了一个问题，只知道怎么做，但缺乏生产级别的工程实践经验。



### 第三轮：消除 AI 幻觉

面试官：你在开发 AI 应用时，怎么尽可能消除 AI 调用的幻觉？

小王的回答：
1. 提示词优化：更明确的角色定位，加限制条件
2. RAG 系统：外挂知识库，让 AI 基于知识库内容回答
3. 模型微调：针对特定领域进行微调训练

面试官：还有别的吗？你做过工具调用，怎么消除工具调用的幻觉？

小王：工具调用幻觉具体指什么？

面试官：比如 AI 调用了系统中不存在的工具，怎么消除这种情况？

小王：。。。（沉默是今晚的康桥）

![沉默](https://pic.yupi.icu/1/image-20250912151532157.png)

点评：实际上，工程层面有很多方法可以处理工具调用幻觉，比如添加幻觉处理策略、大模型参数调整、提示词优化、异常捕获等等。



### 第四轮：技术框架深度

面试官：你平时开发 AI 应用用什么框架？

小王：Spring AI

面试官：Spring AI 有哪些特性？

小王的回答：
1. Advisor 机制：相当于拦截器，可以在调用大模型前后进行拦截
2. 对话记忆：提供多种内置对话记忆实现
3. 向量存储：内置向量存储，也可以自定义实现
4. ChatClient：和大模型交互的客户端
5. 工具调用：通过注解将 Java API 转换为工具
6. 结构化输出：指定返回 JSON 格式输出

虽然看起来小王回答的不少，但回答速度很慢，而且还有很多特性没有回答出来。

点评：感觉不太熟练的样子。



### 面试结果与总结

从面试结果来看，小王的优势在于：

- 有实际的 AI 应用开发经验
- 基础概念掌握还可以

不足：
1. 表达节奏慢：回答问题需要面试官一步步引导，缺乏主动性
2. 缺乏生产级实践：只知道怎么做，但不知道怎么优化
3. 工程化能力不足：对 AI 应用的监控、可观测性、异常处理等认识不够

最终我觉得小王拿 20K 月薪是有希望的，但不稳，还需要在工程实践和表达能力上继续提升。



## 二、AI 开发需要掌握什么？

通过这场面试，大家应该也能感受到，**AI 应用开发绝不只是简单的调接口**。

一个合格的 AI 应用开发者需要掌握：


### 1、提示词工程

- 角色设定、小样本学习、思维链
- 提示词优化和 A/B 测试
- 针对不同场景的提示词策略


### 2、AI 工程化能力

- 性能优化（缓存、流式输出、异步处理）
- 成本控制（模型选择、批处理、负载均衡）
- 可观测性（监控、日志、指标统计）
- 异常处理和容错机制


### 3、核心技术栈

- RAG 系统设计与优化
- 向量数据库使用
- 混合检索策略
- 模型微调和评估


### 4、框架和工具

- Spring AI、LangChain4j 等开发框架
- MCP 模型上下文协议
- 各种 AI 开发工具和平台


### 5、业务理解能力

- 将复杂业务抽象为 AI 工作流
- Agent 设计和多工具协调
- 用户体验优化



## 三、面试题推荐

想要在 AI 应用开发面试中脱颖而出，除了掌握上面的知识，还要多刷面试题。


### 面试鸭 AI 大模型面试题库

我们在 [面试鸭](https://www.mianshiya.com) 上专门整理了 **AI 大模型面试题库**，包含上百道精选面试题，涵盖：

- AI 大模型的基本原理
- Prompt 工程技巧
- RAG 检索增强生成
- AI 开发框架（Spring AI、LangChain4j）
- 向量数据库和 Embedding
- AI 应用开发实战
- 工具调用和 MCP
- Agent 设计和优化

题库地址：https://www.mianshiya.com/bank/1906189461556076546

![AI 面试题库](https://pic.yupi.icu/1/1747894904199-e795908c-638e-4d29-afd5-c8127db010f3.png)

每道题目都有详细的参考答案和知识点标签，帮你系统地准备面试。



### 面多多 AI 模拟面试

除了刷题，模拟面试也很重要。我们推出的 [面多多](https://ai.mianshiya.com) 可以提供 **1v1 的 AI 模拟面试**。

访问地址：https://ai.mianshiya.com

面多多的特点：

- 沉浸式综合面试：根据你的简历和目标岗位定制面试题，提供 60 分钟以上的 1v1 语音面试陪练
- 专项面试：400+ 面试方向任选，针对性强化某个环节
- 简历押题：根据你的简历预测面试官可能会问的问题
- 详尽的复盘报告：从多个维度评估你的表现，指出改进方向

![面多多](https://pic.yupi.icu/1/1762828151843-64eeef2c-a7ac-454a-a1c9-14c4b131f8cd.gif)

新人福利：注册就送 200 能量值，可以免费体验 1 次沉浸式综合面试，或 1 次专项面试 + 1 次简历押题。

通过反复练习，你可以：

- 熟悉面试流程，消除紧张感
- 发现自己的薄弱环节
- 提升表达能力和逻辑思维
- 增强临场应变能力



## 四、学习建议

最后也给想转型 AI 应用开发的同学几个建议：


### 1、不要只停留在 "能用" 层面

很多朋友学会了调用 OpenAI 的 API，就觉得自己会 AI 开发了。但真正的 AI 应用开发，需要考虑的是如何用 **更低的成本** 让应用 **稳定、高效、准确** 地运行在生产环境中。


### 2、重视工程化实践

要学会使用 AI 开发框架，而不是只会裸写 HTTP 请求。还要了解 AI 应用的监控和可观测性、掌握成本优化和性能调优技巧、学会处理 AI 应用的各种异常情况。


### 3、深入理解核心概念

比如提示词工程，不只是写几个示例那么简单。还有 RAG 系统，涉及信息检索、向量数据库、重排序等多个环节，每个环节都有很多优化技巧。

不过我觉得最复杂的还是 Agent 的设计，需要考虑工具选择、任务分解、结果整合、多智能体协作模式等等。


### 4、多做项目，多总结

这句就纯正确的废话了，大家都知道得多做项目才能积累经验。尤其是 AI 应用开发，不同的业务场景都需要对 AI 生成的效果进行定制的优化，不是背个方法论就能解决所有问题。

我自己开源了不少 AI 应用开发项目，甚至还写过几套体系化的实战教程，分享给大家：

- AI 应用生成平台：https://github.com/liyupi/yu-ai-code-mother
- AI 超级智能体：https://github.com/liyupi/yu-ai-agent
- AI 文献阅读助手：https://github.com/liyupi/literature-assistant
- AI 知识库：https://github.com/liyupi/ai-guide

在 [编程导航](https://www.codefather.cn) 上，我也带大家做了多套 AI 项目教程，涵盖了几乎所有的 AI 开发技术。

![](https://pic.yupi.icu/1/2%20%E7%BC%96%E7%A8%8B%E5%AF%BC%E8%88%AA%E5%8E%9F%E5%88%9B%E9%A1%B9%E7%9B%AE.png)



## 写在最后

AI 技术发展日新月异，对程序员的要求也在不断提高。**AI 相关知识不再只是算法工程师需要了解，而是每个程序员都必须掌握的基本技能**。

无论你是前端、后端还是全栈开发者，都需要了解 AI 应用开发的基本概念和实践方法。

因为未来的软件开发，AI 将无处不在。

赶紧去 [面试鸭](https://www.mianshiya.com/bank/1906189461556076546) 刷题、去 [面多多](https://ai.mianshiya.com) 模拟面试，为你的 AI 开发之路做好准备吧！




## 推荐资源

1）鱼皮 AI 导航网站：[AI 资源大全、最新 AI 资讯、免费 AI 教程](https://ai.codefather.cn)

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