大模型应用开发面试题库200题

这份资料的主体是一份 200 题规模的大模型应用开发题库，配套一张知识地图和一个完整版 PDF。它不教你从零训练模型，也不涉及底层的分布式训练调优，目标读者是已经在写大模型应用、准备面试或被面试的人。题目的落点集中在 API 使用、系统设计、工程操作与安全这几块，也就是把模型当服务来用的那一层。

它覆盖的技术栈位置

大模型应用开发和模型训练是两个不同的工种。这份题库关注的是前者：怎么调用模型接口、怎么组织上下文、怎么把多个模型能力拼成一个可用的系统。围绕这个定位，题目大致会落到下面这些点上：

• API 层：参数含义、流式与非流式输出的取舍、超时与重试策略、错误码处理、token 计费与截断逻辑。
• 提示与上下文：提示模板的组织方式、上下文窗口的裁剪与压缩、多轮对话状态的保存位置。
• 系统设计：RAG 的检索与召回链路、向量库选型、缓存层设计、限流与降级、多模型路由。
• 操作与安全：密钥管理、内容过滤、提示注入的防御、输出校验、日志与可观测性。

这些题目对应的不是某个框架的 API 背诵，而是你到底有没有真的把一个大模型应用跑起来过。凡是做过线上服务的人，看到题目基本都能回忆起踩过的坑。

资料结构与用法

资料由两部分组成：一张知识地图，用来把 200 题按主题归类，让你看清知识点之间的层级关系；一份完整版 PDF 承载题目本身。知识地图的价值在于，它把零散的题串成了结构，你可以顺着它判断自己哪一块是空白。比如你能答出 API 调用细节，但对 RAG 的召回评估说不清楚，那复习重点就很明确。

建议的用法不是从头刷到尾。先按地图做一轮自我定位，把答不上来的题目标出来，再针对性地回到对应的知识块去补。题库的作用是暴露盲区，不是提供标准答案背诵。同一道题在不同规模系统里的答案可能完全不同，理解背后的取舍比记住结论更有用。

可复用的部分

题库本身可以直接当作复习清单，但更有价值的是它隐含的系统设计思路。RAG 链路、多模型路由、限流降级这些题目，实际上是在问你有没有能力把模型能力封装成稳定的服务。这套思路可以平移到实际项目里：先确定请求链路，再确定每一环的失败处理，最后确定观测手段。

另外，安全相关的题目在真实工程里经常被低估。密钥泄漏、提示注入、输出越权，这些问题在演示阶段不出现，上线后才会暴露。题库把这块单独列出来，说明面试官确实在意，也说明这部分值得在实际代码里留出位置。

适合谁对照实践

如果你已经写过调用大模型 API 的服务，哪怕规模很小，这份题库能帮你把零散经验整理成体系，也能让你发现自己在系统设计和安全上的空白。如果你还没动手，只是看过一些概念介绍，直接刷题的效果会有限——题目问的是工程判断，没有实践支撑时容易停在表面。

它更适合作为一面镜子：先动手做一个最小可用的大模型应用，再拿题库对照，看哪些环节你没想到。带着自己的实现去读题，比空看要扎实得多。