LLM 大模型面试题大全，中文带答案，准备AI岗面试看这篇就够了

大家好，我是韩开心，一个专注中文开源的程序员。

最近 AI 岗位火得不行：大模型算法、LLM 应用开发、Prompt 工程师……

但你有没有发现：LLM 面试题特别难？Transformer 原理、Attention 机制、微调、RAG、Agent……一大堆概念，看得头都大了。

今天给大家推荐一个超实用的 GitHub 项目——llm-interview-zh，LLM 大模型面试题大全，中文带答案！

😩 你有没有遇到过这些痛点？

痛点1：LLM 面试题全是英文

你在 GitHub、Stack Overflow 上找 LLM 面试题，大部分都是英文的。查单词、翻译、理解，折腾半天，还是不知道答案是什么。

痛点2：知识点太散，不成体系

LLM 的知识点太多了：

• Transformer 原理
• Attention 机制
• 预训练与微调
• RAG 检索增强生成
• Agent 智能体
• Prompt Engineering

你不知道重点是什么，不知道该复习什么。

痛点3：没有答案，不知道对错

很多面试题只有题目，没有答案。你不知道自己想的对不对，面试的时候心里没底。

✨ 这个题库有什么？

llm-interview-zh 收录了 LLM 大模型面试题大全，全中文，每题都有详细答案：

• ✅ 全部中文，一看就懂
• ✅ 覆盖 LLM 全栈知识点
• ✅ 每题都有详细答案
• ✅ 面试常见追问也整理好了

📚 内容覆盖

🧠 基础理论

• Transformer 架构
• Attention 自注意力机制
• 位置编码
• Layer Normalization
• 残差连接

📊 预训练与微调

• 预训练数据与任务
• SFT 监督微调
• RLHF 人类反馈强化学习
• LoRA / QLoRA 高效微调
• 模型蒸馏与量化

🔍 RAG 检索增强生成

• Embedding 向量化
• 向量数据库
• 检索策略
• RAG 优化技巧
• 实战案例

🤖 Agent 智能体

• ReAct 推理与行动
• Tool Use 工具调用
• Multi-Agent 多智能体
• Memory 记忆机制
• Agent 框架对比

✍️ Prompt Engineering

• Zero-shot / Few-shot
• Chain-of-Thought 思维链
• Prompt 模板设计
• Prompt 优化技巧
• 实战案例

🛠️ 实战应用

• LLM 应用开发流程
• 常见业务场景
• 性能优化
• 成本控制
• 部署与上线

🎯 适合谁看？

• 准备 AI 岗位面试的应届生
• 想转 AI 方向的在职程序员
• 想系统学习 LLM 知识的技术爱好者

🚀 怎么用？

1. 从基础理论开始
2. 逐章复习，做笔记
3. 先自己想答案，再对照参考答案
4. 把不会的题标记出来，重点复习

GitHub 仓库：https://github.com/zieang88888/llm-interview-zh

完全免费，开源，随便用。如果觉得有用，点个 star 支持一下吧！

我是韩开心，一个专注中文开源的程序员，关注我，持续更新更多好东西。