大模型应用开发工程师模拟面试笔记
大模型应用开发工程师模拟面试完整记录，包含自我介绍、RAG 系统搭建、Embedding 选型、文本分块策略、多路召回、Agent 架构设计、LangGraph 编排、模型微调部署等核心面试题的候选人回答与参考答案对比分析。
文章列表
大模型面试八股文：量化、微调、部署全攻略
大模型岗位面试八股文全面深度版，涵盖模型量化（PTQ/QAT/GPTQ/AWQ）、微调技术（LoRA/QLoRA/全参微调）、部署推理（vLLM/TensorRT-LLM/TGI）、分布式训练（DeepSpeed/FSDP/Megatron）、Transformer 基础原理五大核心板块，120+ 道高频面试题详解。
后端转 AI 应用岗实战经验：技术全景图与学习路线
10 年大厂后端老兵的 AI 转岗经验分享，帮你建立 AI 学习认知框架。从 AI 工程师与算法工程师的区别出发，绘制 AI 技术全景架构图，逐层解读模型层、编排层、应用层、基础设施层，给出可执行的学习路线和项目实战建议。
Transformer 架构详解：从原理到实践全面解析大模型核心架构
全面深入解析 Transformer 架构，从诞生历史背景到整体架构概览，详解编码器与解码器核心组件、多头自注意力机制、位置编码、前馈网络、残差连接与层归一化，并延伸至 GPT/BERT 等现代大模型的架构演进。
RAG 生产落地面试题集：45 道核心题覆盖 10 大方向
RAG 生产落地技术面试题集，45 道核心题覆盖 10 大方向：基础架构、文档处理与知识库构建、Embedding 与向量化、向量数据库选型、检索策略优化、生成与后处理、生产级系统架构、评估与优化闭环、高级 RAG 技术、真实生产排障，含面试加分点与常见踩坑。
QwenPaw 源码面试 100 题：AI Agent 框架深度解析
基于 QwenPaw v1.1.9 源码的 100 道面试题全解析，覆盖架构设计、Agent 系统与 ReAct 循环、记忆系统、技能系统、工具系统、频道系统、Cron 与 Heartbeat、多 Agent 与 ACP、安全体系、配置系统等 13 大模块。
LLM 应用开发面试 100 题全解析
LLM 应用开发面试 100 题全解析，涵盖 RAG 专题（分块策略/评估体系/多路召回）、Agent 编排（LangGraph/工具调用）、模型部署（vLLM/量化推理）、微调技术（LoRA/QLoRA）等核心领域，由浅入深，每题附标准回答与实战经验。
LLM 应用开发面试题与参考答案 V2：基础知识到工程实战
LLM 应用开发面试第二场，三阶段递进考察：基础知识（Self-Attention/QKV/Temperature采样/语义歧义检索）、工程实战（AI客服Agent架构/百万QPS缓存策略/P99延迟优化）、开放场景（数据泄露排查/答案一致性调试），每题附深度参考答案。
LlamaIndex 面试八股文 100 题：核心概念到生产实践
LlamaIndex 面试八股文 100 题全解析，面向大厂 AI/RAG 工程师岗位，覆盖基础概念、数据加载、索引构建、检索策略、查询引擎、Agent 工具化、评估优化、生产部署等核心模块，含 Python 代码示例与速记清单。
深入理解 LlamaIndex：精通教程 v0.14.22
基于 LlamaIndex v0.14.22 最新稳定版的精通教程，全面覆盖生态系统（LlamaParse/LlamaAgents/LlamaHub）、安装配置、核心抽象、数据加载、索引构建、检索策略、查询引擎、Agent 开发、Workflow 编排与生产部署。