本文分享了作者从培训班学员到拿到大厂LLM应用岗offer的心路历程，详细拆解了面试中的核心考点，包括LLM基础、RAG和Agent等高频问题，并提供了实用的应答模板和技巧。作者强调了“落地能力”的重要性，并分享了避坑指南，如如何正确回答微调问题、算法题思路展示、简历数据核对、薪资谈判以及面试复盘的重要性。此外，文章还汇总了不同类别的面试题，旨在帮助求职者系统性地准备LLM应用岗位的面试，实现高效求职。

💡 **LLM基础知识是敲门砖**：面试中，Transformer的Encoder/Decoder区别、Embedding原理及模型选择、微调方案（如LoRA）的理解和实践是必考点。即使未实际操作，也要能清晰阐述原理和对比优劣。

🎯 **RAG是核心考查点**：RAG（检索增强生成）是LLM应用岗面试的重中之重，面试官会重点考察其难点和解决方案，如文档切割策略（结合标点与语义）、避免幻觉的方法（检索增强与Prompt约束）以及如何量化评估效果。

🚀 **Agent是新兴加分项**：对于Agent类问题，如长短期记忆设计、Function Call实现机制及遇到的问题，结合具体项目细节进行阐述，并能提出优化方案（如引入反思步骤）会大大加分。

⚠️ **避坑与策略同样重要**：面试并非只看技术深度，更看重实际落地能力和沟通技巧。应避免瞎编不会的内容，重视算法题的思路展示，核对简历数据，灵活处理薪资期望，并做好每次面试后的复盘总结。

📈 **高效求职在于目标明确与集中突破**：作者建议求职者将精力集中在1-2周内密集面试，并拿到多个offer进行对比。同时，要明确LLM应用岗更看重解决实际问题的能力，坦诚沟通和展示自身优势是关键。

从“面一家挂一家”到拿下大厂LLM应用岗offer，我前后面了28家公司（阿里、腾讯、字节等），踩过“不会微调被刷”的坑，也总结出「3类高频题应答模板」。这篇把面试重点（RAG/Agent/微调是核心）、算法题套路、甚至谈薪技巧全拆了，附「面试复盘表」，小白也能照做。

一、先聊整体感受：LLM应用岗面试，和你想的不一样

作为从培训班出来的“非科班选手”，一开始总怕被问高深算法，面完才发现——

1. 难度没那么高，但有“必考点”

复杂八股少了（比如分布式锁、MVCC这类问得少），但RAG/Agent/微调这三个方向几乎必问（10家有8家问）算法题不难：一半是Easy难度（比如两数之和变种），另一半是DP“老熟人”（爬楼梯、最长递增子序列），但写出来≠能过（面试官更看思路）

2. 不同公司偏好不一样

大厂（阿里、字节）：问项目细节（比如“你做的RAG怎么量化效果？”）、系统设计（“设计一个游戏客服助手”）中小厂/创业公司：更关注“能不能落地”（比如“微调过什么模型？怎么部署的？”）游戏公司：爱问“LLM+游戏”（比如“怎么用Agent做游戏策划工具？”）

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二、核心考点拆解：3类高频题+应答技巧（附模板）

👉 第一类：LLM基础（必答，不然直接挂）

高频问题：

“Transformer的Encoder和Decoder有什么区别？”“Embedding是什么？你们项目用的哪个模型生成的？”“微调有哪些方案？你做过吗？”

学长应答模板（以微调为例）：
“我们项目试过LoRA微调（轻量方案，适合小数据），用的是PEFT库。流程是先处理标注数据（比如用户咨询-回答对），然后用基座模型（比如ChatGLM）加载LoRA权重训练，最后评估用的是人工打分+BLEU值。虽然没做过全量微调，但理解两种方案的区别——LoRA省显存，全量微调效果更稳定但成本高。”

（划重点：没做过就说“了解原理+对比优劣”，别瞎编）

👉 第二类：RAG相关（面10家被问8次，重点！）

高频问题：

“RAG最难的地方是什么？怎么解决？”“文档切割有哪些策略？怎么避免把语义切散？”“怎么规避大模型的幻觉？”

学长实战技巧：

文档切割：说清“按标点+语义”结合（比如先按句号切，再用Embedding判断相邻句子相似度，太低就拆开）规避幻觉：提“检索增强+prompt约束”（比如让模型回答前加“基于提供的文档：”，没相关内容就说“无法回答”）

👉 第三类：Agent相关（新兴考点，答好加分）

高频问题：

“你的Agent项目怎么设计长短期记忆的？”“Function Call是怎么实现的？遇到过什么问题？”

学长经验：
不用讲太复杂，结合项目说细节——
“我们做的个人助手Agent，短期记忆用的是对话历史（存最近5轮），长期记忆存在向量库（用户偏好标签，比如“喜欢极简风格”）。Function Call用的是LangChain的Tool机制，遇到过‘调用工具频繁’的问题，后来加了‘反思步骤’（让模型先判断是否需要调用，再执行），效率提升了30%。”

三、避坑指南：我踩过的5个坑，你别再犯

“没做过微调就没戏？”——错
大部分公司有算法团队做微调，你可以说“参与过微调后的效果评估（比如对比微调前后的回答准确率）”，体现你懂流程算法题写对就够了？——错
面试官会问“有没有更优解”，比如写DP时提一句“空间可以优化到O(1)”，哪怕没写出来，也显思路清晰简历让大模型润色就完事？——错
我曾被问“你简历写‘优化RAG检索率20%’，怎么算的？”，答不上来就挂了。一定要自己核对数据，知道“怎么得出的”期望薪资直接说死？——错
对方问“期望多少”，可以说“了解到贵司这个岗位薪资范围是X-Y，我期望在这个区间内，具体看能力匹配度”，留余地面试完不复盘？——大错
每次面完立刻记：没答好的题（比如“Embedding原理”）、面试官关注的点（比如某公司爱问部署），第二天针对性补

四、附：高频面试题汇总（按类别整理）

LLM基础

大模型训练流程是什么？Function Call怎么训练的？分词器、Embedding的作用？温度值/top-p/top-k怎么设置？

RAG

多路召回是什么？怎么实现？用的什么向量数据库？Qdrant和Milvus有什么区别？怎么量化检索和回答效果？

Agent

长短期记忆怎么存储和使用？Single-agent和multi-agent设计有什么区别？怎么优化Agent的延迟？

系统设计

给一部长篇小说，怎么切割文档？设计一个游戏社区客服助手（要结合游戏黑话）如何处理LLM服务的高并发？

最后：

LLM应用岗更看重“落地能力”，哪怕项目小，说清“解决了什么问题+效果如何”比吹高大上技术有用集中1-2周密集面试，拿到3-5个offer再对比，别像我一开始面一个等一个，浪费时间别怕“不会”，面试是“展示你会的”，不是“掩盖你不会的”——坦诚说“这个我没接触过，但可以说说我的理解”，反而加分

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