大一网页设计个人网站代码,goz建站,php 商务网站开发实战,湖南建设人才网由于 AI 的流行#xff0c;很多公司开始搞起了 AI 相关的业务#xff0c;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#xff1a;“AI 应用开发#xff1f;不就是调个接口么#xff1f;有…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”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。Java AI 应用开发面试候选人背景小王 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、任务和约束条件小样本提示给模型一些输入输出示例让它仿照执行思维链让大模型先思考再输出答案分为零样本思维链和小样本思维链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。面试官追问少样本和零样本你在实际项目中怎么选择什么情况下用少样本小王小样本适合想让模型输出贴合我们规范的场景不想让它输出多余内容通过示例让模型遵循固定格式要求。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业务理解深入了解业务抽象成工作流或 Agent工程化优化缓存高频问题命中缓存时直接返回流式输出和异步处理提高响应速度不同任务场景用不同模型简单任务用小模型节省成本面试官追问你提到批处理能节省成本能举个例子说服我吗小王emmmm。。。这个方法我确实没用过。面试官继续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提示词优化更明确的角色定位加限制条件RAG 系统外挂知识库让 AI 基于知识库内容回答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可以用 RAG 方式把工具信息放到知识库。。。面试官这个方案是不是有点绕考虑考虑工程层面的解决方案小王。。。沉默是今晚的康桥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Advisor 机制相当于拦截器可以在调用大模型前后进行拦截对话记忆提供多种内置对话记忆实现向量存储内置向量存储也可以自定义实现ChatClient和大模型交互的客户端工具调用通过注解将 Java API 转换为工具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。所以这里鱼皮扶了一下MCP 用过吗小王用过。面试官按理来说你用过的话应该很快就能答出来感觉不太熟练的样子。第五轮项目深度面试官你做过电子合同 AI 智能助手使用 Elasticsearch 进行向量存储介绍一下混合检索策略的实现小王的回答用户输入问题后先进行 embedding 向量化然后并行调用 KNN 和 BM25 进行语义检索和关键词匹配使用 RRF 算法重新评分排序最后取 TOP 5 文档给到大模型。面试官为什么取 TOP 5这个问题其实是诈一下小王数量太少会导致上下文信息不足太多会导致上下文污染5 是测试下来的准确度和多样性平衡点。面试官怎么尽可能保证 AI 搜集到足够多的信息小王通过工具调用联网搜索加上本地知识库。。。面试官还能想到更多方法吗小王。。。汗流浃背了面试官提示词本身是不是可以改一改你可以告诉 AI 要尽可能获取足够多信息还可以使用多关键词搜索、查询优化和扩展等等。用过 Cursor 等工具的话应该会有点印象。点评这个问题考查的是信息检索的深度优化小王的回答比较浅显。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表达节奏慢回答问题需要面试官一步步引导缺乏主动性缺乏生产级实践只知道怎么做但不知道怎么优化工程化能力不足对 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。到了这个薪资水平做项目不能只满足于 “完成” 了而是要尽量把每一个核心功能点都做到最好多学习和尝试不同的方案。AI 开发真的只是调接口吗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2AI 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、LangChain 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。当时火出圈的 Manus其实也是在 Agent 的设计上 “讨了个巧”。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。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。学AI大模型的正确顺序千万不要搞错了2026年AI风口已来各行各业的AI渗透肉眼可见超多公司要么转型做AI相关产品要么高薪挖AI技术人才机遇直接摆在眼前有往AI方向发展或者本身有后端编程基础的朋友直接冲AI大模型应用开发转岗超合适就算暂时不打算转岗了解大模型、RAG、Prompt、Agent这些热门概念能上手做简单项目也绝对是求职加分王给大家整理了超全最新的AI大模型应用开发学习清单和资料手把手帮你快速入门学习路线:✅大模型基础认知—大模型核心原理、发展历程、主流模型GPT、文心一言等特点解析✅核心技术模块—RAG检索增强生成、Prompt工程实战、Agent智能体开发逻辑✅开发基础能力—Python进阶、API接口调用、大模型开发框架LangChain等实操✅应用场景开发—智能问答系统、企业知识库、AIGC内容生成工具、行业定制化大模型应用✅项目落地流程—需求拆解、技术选型、模型调优、测试上线、运维迭代✅面试求职冲刺—岗位JD解析、简历AI项目包装、高频面试题汇总、模拟面经以上6大模块看似清晰好上手实则每个部分都有扎实的核心内容需要吃透我把大模型的学习全流程已经整理好了抓住AI时代风口轻松解锁职业新可能希望大家都能把握机遇实现薪资/职业跃迁这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】