领域八股速通：RAG / Agent / 评估 / 微调高频考点地图

大模型八股不该盲背。每个方向面试官真正想验证的东西是固定的：RAG 验证你懂不懂检索链路的取舍，Agent 验证你能不能让多步流程稳定跑，评估验证你怎么证明"效果好"。你按"这个方向想验证什么 → 先看哪个教程/项目 → 代表题型 → 项目里怎么体现"这套结构去准备，比刷一百道零散题有效得多。这一篇是按方向的考点地图，帮你搭准备框架；逐题答案和口语讲法在题库里刷。 作者：吴师兄 | 适合：准备大模型面试、想按方向系统过考点的人 | 前置：看过技术栈全景、选好了主线方向 本篇和题库怎么分工 先说清楚这一篇给什么、不给什么，免得你找错地方。本篇给的是"每个方向考什么、面试官在验证什么、该怎么复习、先看哪个教程"，是一张复习框架图；它不堆题目答案。逐道题的标准答案、口语讲法、不同题源的问法差异，都在题库里，那才是你反复刷的地方。 | 你想要什么 | 去哪 | |---|---| | 每个方向考什么、怎么复习、先看哪个教程 | 本篇(按方向的考点地图) | | 一道道题的完整答案、口语讲法 | 题库总入口 及各分模块 | | 方向级"考多少、怎么学、什么顺序" | 技术栈全景(第 15 篇) | | 面试官怎么顺着项目往深追问 | 项目深挖追问链(第 20 篇) | 读法建议：先用本篇把某个方向"面试官在验证什么"想明白，再去对应题库模块系统刷题，最后拿题目回过头对照自己项目，三步走，而不是抱着题库死背答案。 按模块的考点地图 下面六节是本篇核心。每节固定四行：①面试官真正想验证什么 ②先看哪个教程/项目 ③代表题型 ④项目里怎么体现。题量取自站内各模块真实题数，反映这个方向面试考多密。 RAG 基础(62 题)：验证你懂不懂检索链路的取舍 RAG 是应用岗高频考点，面试官不是要你背定义，而是看你对"分块、embedding、检索、拼 prompt"这条链路的每一环有没有做过取舍。 | 维度 | 内容 | |---|---| | 面试官在验证什么 | 你是否理解 RAG 每一环为什么这么设计、召回和忠实度怎么保证，而不是只会调库 | | 先看哪个 | RAG 教程：为什么需要 → 架构 → 分块 → 检索一路做完 | | 代表题型 | "为什么用 RAG 不直接微调""分块粒度怎么定""检索到无关内容怎么办""怎么防止模型胡说" | | 项目里怎么体现 | 讲清你的分块策略为什么这么切、召回率你拿什么衡量、有没有做过 badcase 复盘 | 刷题去 RAG 基础题库。 Agent(154 题)：验证你能不能让多步流程稳定跑 Agent 是站内题量最大的方向，考点密集在"规划、工具调用、记忆、失败恢复"。面试官真正担心的是：你的 Agent 是 demo 里跑通一次，还是真能在出错时兜住。 | 维度 | 内容 | |---|---| | 面试官在验证什么 | 你能不能设计工具调用、管好上下文与记忆、处理失败与死循环、控成本，让多步任务稳定收敛 | | 先看哪个 | Deep Research Agent 教程：从 ReAct、工具、记忆到评估 | | 代表题型 | "Agent 怎么规划任务""工具调用失败怎么重试""上下文爆了怎么办""怎么防止 Agent 陷入死循环" | | 项目里怎么体现 | 讲你的工具注册与权限确认、trace/replay 怎么做、失败恢复和成本控制的具体机制 | 刷题去 Agent 题库。 Prompt 工程(77 题)：验证你会不会把任务喂清楚 Prompt 看着门槛低，考点其实在"结构化把任务、约束、上下文、few-shot 组织好"，以及怎么在工程里稳定复用 prompt。面试官想看你有没有把它当工程做，而不是碰运气凑话术。 | 维度 | 内容 | |---|---| | 面试官在验证什么 | 你能否把复杂任务拆成模型能稳定执行的指令、控制输出格式、处理边界情况 | | 先看哪个 | AI 编程实操：system prompt、function calling、工具设计几章 | | 代表题型 | "怎么让模型稳定输出 JSON""few-shot 怎么选例子""prompt 注入怎么防""长指令模型不听怎么办" | | 项目里怎么体现 | 讲你怎么把 prompt 模板化、加约束和校验、用什么方式让输出可解析可回退 | 刷题去 Prompt 工程题库。 评估与监控(121 题)：验证你怎么证明"效果好" 这是仅次于 Agent 的高频区，也是转行者最容易忽略的地基。面试问到底就一句：你凭什么说你的系统做得好？没有评估闭环，前面所有方向都讲不实。 | 维度 | 内容 | |---|---| | 面试官在验证什么 | 你有没有评估集、指标、LLM-as-Judge、badcase 闭环这套方法，能不能量化和迭代效果 | | 先看哪个 | RAG 评估章 | | 代表题型 | "RAG 召回率/忠实度怎么评""LLM 当裁判靠不靠谱""怎么搭评估集""上线后怎么监控效果" | | 项目里怎么体现 | 讲你的评估集怎么来、用哪些指标、badcase 怎么回流改进，而不是"感觉不错" | 刷题去 评估与监控题库。 重排与优化(70 题)：验证你会不会救召回 重排是 RAG 里"召回准不准"的关键一环，效果好坏经常卡在这。面试官问重排，是想确认你不只会 embedding 一把召回，还懂用 rerank、混合检索去补救长尾和边角 case。 | 维度 | 内容 | |---|---| | 面试官在验证什么 | 你是否理解召回为什么会掉、rerank / 混合检索/多路召回怎么补，以及各自的代价 | | 先看哪个 | RAG 重排章 | | 代表题型 | "为什么要 rerank""向量召回和 BM25 怎么结合""重排模型怎么选""topK 怎么定" | | 项目里怎么体现 | 讲你加没加重排、召回从多少提到多少(经验值)、为什么选这个重排方案 | 刷题去 重排与优化题库。 模型微调(47 题)：验证你懂不懂什么时候该微调 微调题量不大、门槛偏高，偏算法/研究生侧选修。面试官考它主要看两点：你分不分得清"该 RAG 还是该微调"，以及懂不懂 SFT / LoRA/DPO 的基本取舍，而不是要你现场推公式。 | 维度 | 内容 | |---|---| | 面试官在验证什么 | 你能否判断微调 vs RAG 的适用边界、理解 SFT / LoRA/DPO 各解决什么、数据怎么准备 | | 先看哪个 | 模型微调题库 系统过一遍(应用线以理解为主) | | 代表题型 | "什么时候微调什么时候 RAG""LoRA 原理和好处""SFT 和 DPO 区别""微调数据怎么造" | | 项目里怎么体现 | 若做过：讲数据规模、方法选型、效果对比；没做过：讲清为什么你的场景用 RAG 而非微调 | 刷题去 模型微调题库。 两类人怎么用这张地图 研究生有时间按方向系统过，可以把偏深的评估、微调也吃下来；在职后端时间紧，只攻高频四块并死死绑住自己项目。两类人的复习重心实质不同。 | 人群 | 复习重心 | 打法 | 别做的事 | |---|---|---|---| | 研一 / 研二在校生 | 六块都过，重点补评估、微调这类偏深的 | 有时间按方向系统刷，一块一块吃透，再往算法侧延伸 | 别只挑热门 Agent，评估和微调正是拉开区分度的地方 | | 3 年 Java 后端 | 优先 RAG / Agent / 评估 / Prompt 四块高频区 | 结合自己的项目复习，让每块考点都能挂到你做过的东西上 | 别平均用力，更别一头扎进微调理论跟应届生拼刷论文 | 同样是刷 Agent 题，研究生可以往规划、训练数据这些深处走；在职后端应该重点刷工具调用、失败恢复、成本控制这些吃工程经验的题，因为这正是你相对应届生的优势区。 一个具体反例：把题库当八股背了答案，却没绑项目 很常见、看着也很努力：把某个模块的题一道道背下来，答案记得滚瓜烂熟。问题是面试官几乎不会照原题问，他会把题目换个场景挂到你的项目上。 背了"检索到无关内容怎么办"的标准答案，面试官一换问法，"你项目里的检索遇到长尾 query 召回掉了怎么办"，你背的那套立刻接不上，因为你从没在自己项目里真处理过这个场景。八股答案是通用的，面试追问是具体的；只背答案不绑项目，一追就穿。正确做法是：每刷一道题，都逼自己回答"这个考点在我的项目里对应哪个环节、我当时怎么做的"。这也是为什么本篇每个模块的第四行都是"项目里怎么体现"。 行动清单 选定主线方向后，去对应题库模块系统刷：RAG 基础、Agent、评估与监控、Prompt 工程、重排与优化、模型微调。 面试临近、时间不够：用 考前 30 题速刷 过一遍最高频考点，别再铺开学新方向。 想先看方向全景、题量分布和学习顺序：回 技术栈全景(第 15 篇)。 想知道每个考点怎么在项目里被追问、怎么答得住：配合 项目深挖追问链(第 20 篇) 一起看。 还分不清各方向名词是什么意思：先过 大模型基础概念扫盲(第 12 篇) 再回来选模块。 常见问题 大模型面试八股要怎么准备才高效? 按方向准备，别刷零散题。每个方向面试官想验证的东西是固定的(RAG 验证检索取舍、Agent 验证多步稳定、评估验证怎么证明效果)，先用本篇想清"这块在验证什么"，再去对应题库模块系统刷题，最后把每道题挂回自己项目。 RAG 面试主要考哪些考点? 主要考检索链路每一环的取舍：为什么用 RAG 不微调、分块粒度怎么定、检索到无关内容怎么办、怎么防止胡说、召回和忠实度怎么评。站内 RAG 基础 62 题加 重排与优化 70 题覆盖了主要问法，配 RAG 教程 一起过。 Agent 面试题一般问什么? 集中在规划、工具调用、记忆、失败恢复、成本控制。典型如：怎么规划任务、工具调用失败怎么重试、上下文爆了怎么办、怎么防死循环。面试官担心的是你的 Agent 只在 demo 里跑通一次。站内 Agent 题库 有 154 题，是题量最大的模块。 大模型面试高频问题集中在哪几块? 从站内题库看，题量最密的是 Agent、评估与监控、Prompt 工程、重排与优化、RAG 基础。这五块是应用岗几乎躲不过的高频区；微调等题量少、门槛高，偏算法/平台岗选修。 只背题库答案能过面试吗? 不能。面试官会把题目换个场景挂到你项目上追问，只背通用答案一换问法就接不上。正确用法是每刷一道题都回答"这个考点在我项目里对应哪个环节、我当时怎么做的"，把八股绑到真实经历上。想系统看追问逻辑，去 项目深挖追问链。 相关阅读 大模型技术栈全景：各方向考多少、怎么学、什么顺序学 项目深挖追问链：面试官怎么顺着你的项目往深追问 大模型基础概念扫盲：RAG、Agent、微调这些名词到底是什么意思 大模型面试题库总入口：按模块刷题 考前 30 题速刷：面试临近快速过一遍高频考点