AI 高频场景题

AI 应用开发中的高频实战场景问题，共 14 篇文章，覆盖回答不准确排查、RAG 问题诊断、Agent 异常处理、成本优化、安全防御和 MVP 落地。

这类题目考察的不是你记住了多少概念，而是你遇到真实问题时怎么排查、怎么优化、怎么落地。面试中答好这类题，能显著拉开差距。

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问题排查篇

1. 用户反馈大模型回答不准确，你会如何排查和优化？ - 回答质量排查思路
2. RAG 系统检索不到正确文档，你会从哪些环节排查？ - RAG 检索问题诊断
3. RAG 检索到了正确内容，但模型回答仍然错误，可能是什么原因？ - 检索正确但答案错误

系统设计篇
4. 用户问题很模糊时，AI 系统应该直接回答还是先追问？ - 模糊查询处理策略
5. 知识库文档很多且格式混乱，如何设计清洗和入库流程？ - 文档清洗与入库
6. 文档中包含表格、图片和代码块，RAG 应该如何处理？ - 多格式内容处理

容错与降级篇
7. Agent 调用工具失败或陷入循环，应该如何处理？ - Agent 异常处理
8. 大模型接口变慢或超时，系统应该如何降级？ - 超时降级策略
9. 如何降低 AI 应用的调用成本？ - 成本优化方法

安全与质量篇
10. 如何防止用户通过 Prompt Injection 操控系统提示词？ - Prompt 注入防御
11. 如何让 AI 回答有来源、有依据、可追溯？ - 答案可追溯性

落地实战篇
12. 如果老板要求快速上线一个 AI 助手，你会如何做 MVP？ - MVP 快速落地
13. AI 系统上线后如何收集反馈并持续优化？ - 反馈与持续优化
14. 如果让你把现有业务系统接入大模型，你会怎么落地？ - 业务系统接入