跳到主要内容

面试题一页总结（前端+AI）

目标：1 页覆盖核心知识点与答题框架，适合临场快速复习。

目录​

核心能力地图​

  • 体验：流式输出、TTFT、可中断
  • 可靠：引用来源、拒答策略、错误兜底
  • 成本：token 预算、降级策略、缓存
  • 工程：Prompt 版本、评估回归、监控告警

高频问题速记卡​

  • 幻觉：引用 + 校验 + 拒答
  • RAG：检索证据 → 生成答案
  • 成本：max_tokens + 摘要 + 缓存
  • 安全：Key 不落前端 + 鉴权
  • 评估：用例集 + 引用准确率

RAG/流式/成本三件套​

  • RAG：切分 → 向量检索 → 重排 → 引用
  • 流式：SSE + AbortController
  • 成本：预算表 + 降级模型

常用指标清单​

  • TopK 命中率
  • 引用准确率
  • JSON 合格率
  • TTFT / 平均耗时
  • 错误率 / 超时率

答题结构模板​

  1. 问题本质：一句话定义
  2. 方案步骤：3-4 步
  3. 指标结果：1-2 个指标
  4. 风险兜底：1 个风险

现场题速答框架​

  • 画流程图
  • 写关键接口
  • 写异常处理
  • 给评估指标

加分点清单​

  • traceId 追踪
  • 成本面板
  • 引用面板
  • 可回滚版本

核心结论（先背）​

  • RAG 的本质：先检索证据，再生成答案
  • 流式体验优化：节流渲染 + 首 token 时间（TTFT）
  • 成本控制：max_tokens + 历史摘要 + 缓存
  • 可信度提升：引用面板 + 拒答策略

项目讲述速记​

  • 问题：体验差 / 不可信 / 成本高
  • 方案：SSE + RAG + 版本化
  • 指标：TTFT / 命中率 / 引用准确率
  • 结果：指标提升或成本下降

指标速记​

  • TTFT（首 token 时间）
  • TopK 命中率
  • 引用准确率
  • JSON 合格率
  • 单次/日均成本

反问速记​

  • 你们最关注的指标是什么？
  • 体验 vs 成本 哪个优先？
  • RAG 规模与更新策略是什么？

核心 10 题​

  1. 幻觉怎么处理？
  2. RAG 为什么准？
  3. 为什么不能前端直连？
  4. 如何控制成本？
  5. 如何做错误兜底？
  6. 如何做评估？
  7. 如何做 Prompt 版本管理？
  8. 如何做流式中断？
  9. 如何设计引用面板？
  10. 如何设计错误码？

回答结构模板（补充）​

  • 问题本质
  • 方案步骤
  • 指标结果
  • 风险兜底

流程图（RAG）​

现场答题顺序（补充）​

  1. 画流程图
  2. 写关键接口
  3. 说明异常处理
  4. 给评估指标

准备清单​

  • 项目指标
  • 引用面板设计
  • 成本控制策略

完整可运行代码（面试题清单生成）​

源码目录：docs/demos/portfolio-demo

node docs/demos/portfolio-demo/index.js