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AI 应用工程师面试准备重点：RAG 全链路、向量库选型、SSE 流式输出、Function Call、vLLM 连续批处理、Agent 与评估体系【七大高频题+答题模板+落地代码】

• 一、先说结论：AI 应用工程师面试到底在考什么
• 二、RAG 全链路流程：每个环节怎么优化召回、减少幻觉
• • 2.1 一次 RAG 提问的完整链路
  • 2.2 每个环节的优化手段（面试加分点全在这）
  • 2.3 减少幻觉的"三板斧"（面试必背）
• 三、向量库选型对比：PgVector 到底适合什么场景
• • 3.1 主流向量库横向对比
  • 3.2 PgVector 适合什么场景（这题被问最多）
• 四、SSE 流式输出原理 + Java 对接实战
• • 4.1 原理：SSE 是什么
  • 4.2 Java 对接：Spring Boot 3 两套写法
• 五、Function Call 原理 + 提示注入防护
• • 5.1 原理：模型不执行函数，只是"翻译官"
  • 5.2 提示注入（Prompt Injection）怎么防
• 六、vLLM 为什么快：PagedAttention + Continuous Batching
• • 6.1 两个核心优化
  • 6.2 一张表说清差异
• 七、Agent 和 RAG 的区别：什么时候用哪个
• 八、怎么评估一个 AI 应用的好坏
• • 8.1 五维指标体系
  • 8.2 评估方法三板斧
• 九、面试速记卡（考前 5 分钟扫一遍）
• 十、写在最后
• 🎯 学习教程（传送门）
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