AI 應用開發，不就是調個接口么？
AI 技術發展日新月異，對程序員的要求也在不斷提高。**AI 相關知識不再只是算法工程師需要了解，而是每個程序員都必須掌握的基本技能**。
大家好，我是程序員魚皮。
由于 AI 的流行，很多公司開始搞起了 AI 相關的業務，或者給老項目加個 AI 相關的功能。
這也給開發方向的程序員們提供了一個新的垂直崗位 —— AI 應用開發。
但有朋友可能會覺得：“AI 應用開發？不就是調個接口么？有什么難的？”
還真的是應了那句話 —— 你知道的越少，以為自己知道的越多。
就好比有人問：電商系統是怎么把你喜歡的商品推送到主頁的？
有同學秒答：不就是 推薦算法 么？
的確是這樣，但就是這 4 個字，可能是很多精英們日以繼夜地研究、不斷地優化，才呈現出給用戶看到的效果。
AI 應用開發也是一樣的，調個接口的確可以實現一些需求，但深入到具體業務場景和解決方案中，還是有很多值得學習的知識和經驗。
這不，前段時間我直播面試了一位工作 3 年的 Java 后端開發老哥，目標是 AI 應用開發崗。下面分享下面試過程，看完你就知道，AI 開發絕不只是調個接口這么簡單。
?? 推薦觀看視頻版：https://bilibili.com/video/BV1qgHezFEaR
Java & AI 應用開發面試
候選人背景
小王 2022 年畢業，有 3 年多的 Java 后端開發經驗。在上家公司負責電子簽合同云平臺的建設，包括賬號系統、權限系統、消息系統等核心模塊。
除了傳統 Java 業務，他還自學了半年多的 AI 技術，做過電子合同 AI 智能助手（RAG 系統）和模擬面試官 Agent 應用。技術棧涵蓋 Spring Boot、MySQL、Redis、RabbitMQ 等，AI 方面熟悉提示詞工程、工具調用、Agent 等。
目標薪資：20K
看起來背景還不錯吧，那我們來看看面試都問了什么~
第一輪：提示詞工程
面試官：跟我講一下提示詞工程吧，最好能結合你做過的項目舉例，有哪些優化提示詞的技巧？
小王的回答：
提示詞工程是提高大模型輸出質量的重要技術，常用技巧包括：
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角色設定：給大模型設定系統提示詞，包含角色說明、任務和約束條件
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小樣本提示：給模型一些輸入輸出示例，讓它仿照執行
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思維鏈：讓大模型先思考再輸出答案，分為零樣本思維鏈和小樣本思維鏈
在實際開發中，提示詞需要不斷迭代優化，可以通過阿里云百煉等平臺做 A/B 測試。
面試官追問：少樣本和零樣本你在實際項目中怎么選擇？什么情況下用少樣本？
小王：小樣本適合想讓模型輸出貼合我們規范的場景，不想讓它輸出多余內容，通過示例讓模型遵循固定格式要求。
點評：這個回答還算全面，但缺乏深度。真正的提示詞工程遠不止這些基礎技巧。
第二輪：AI 應用開發關注點
面試官：你覺得開發 AI 項目時有哪些注意事項？你會更關注哪些點？
小王的回答：
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業務理解：深入了解業務，抽象成工作流或 Agent
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工程化優化：
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緩存高頻問題，命中緩存時直接返回
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流式輸出和異步處理提高響應速度
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不同任務場景用不同模型，簡單任務用小模型節省成本
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面試官追問：你提到批處理能節省成本，能舉個例子說服我嗎？
小王：emmmm。。。這個方法我確實沒用過。
面試官繼續追問：你做項目時不關注 AI 的可觀測性嗎？不關注 AI 的準確度和幻覺問題嗎？
小王：準確度方面可以通過提示詞和 RAG 優化。。。
點評：這里暴露了一個問題，只知道怎么做，但缺乏生產級別的工程實踐經驗。
第三輪：消除 AI 幻覺
面試官：你在開發 AI 應用時，怎么盡可能消除 AI 調用的幻覺？
小王的回答：
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提示詞優化：更明確的角色定位，加限制條件
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RAG 系統：外掛知識庫，讓 AI 基于知識庫內容回答
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模型微調：針對特定領域進行微調訓練
面試官：還有別的嗎？你做過工具調用，怎么消除工具調用的幻覺？
小王：工具調用幻覺具體指什么？
面試官：比如 AI 調用了系統中不存在的工具，怎么消除這種情況？
小王：可以用 RAG 方式把工具信息放到知識庫。。。
面試官：這個方案是不是有點繞？考慮考慮工程層面的解決方案？
小王：。。。（沉默是今晚的康橋）
點評：實際上，工程層面有很多方法可以處理工具調用幻覺，比如添加幻覺處理策略、大模型參數調整、提示詞優化、異常捕獲等等。
第四輪：技術框架深度
面試官：你平時開發 AI 應用用什么框架？
小王：Spring AI
面試官：Spring AI 有哪些特性？
小王的回答：
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Advisor 機制：相當于攔截器，可以在調用大模型前后進行攔截
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對話記憶：提供多種內置對話記憶實現
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向量存儲：內置向量存儲，也可以自定義實現
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ChatClient：和大模型交互的客戶端
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工具調用：通過注解將 Java API 轉換為工具
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結構化輸出：指定返回 JSON 格式輸出
雖然看起來小王回答的不少，但回答速度很慢，而且還有很多特性沒有回答出來。
所以這里魚皮扶了一下：MCP 用過嗎？
小王：用過。
面試官：按理來說你用過的話應該很快就能答出來，感覺不太熟練的樣子。
第五輪：項目深度
面試官：你做過電子合同 AI 智能助手，使用 Elasticsearch 進行向量存儲，介紹一下混合檢索策略的實現？
小王的回答：用戶輸入問題后，先進行 embedding 向量化，然后并行調用 KNN 和 BM25 進行語義檢索和關鍵詞匹配，使用 RRF 算法重新評分排序，最后取 TOP 5 文檔給到大模型。
面試官：為什么取 TOP 5？（這個問題其實是詐一下）
小王：數量太少會導致上下文信息不足，太多會導致上下文污染，5 是測試下來的準確度和多樣性平衡點。
面試官：怎么盡可能保證 AI 搜集到足夠多的信息？
小王：通過工具調用聯網搜索，加上本地知識庫。。。
面試官：還能想到更多方法嗎？
小王：。。。（汗流浹背了）
面試官：提示詞本身是不是可以改一改？你可以告訴 AI 要盡可能獲取足夠多信息；還可以使用多關鍵詞搜索、查詢優化和擴展等等。用過 Cursor 等工具的話應該會有點印象。
點評：這個問題考查的是信息檢索的深度優化，小王的回答比較淺顯。
面試結果與總結
從面試結果來看，小王的優勢在于：
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有實際的 AI 應用開發經驗
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基礎概念掌握還可以
不足：
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表達節奏慢：回答問題需要面試官一步步引導，缺乏主動性
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缺乏生產級實踐：只知道怎么做，但不知道怎么優化
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工程化能力不足：對 AI 應用的監控、可觀測性、異常處理等認識不夠
最終我覺得小王拿 20K 月薪是有希望的，但不穩，還需要在工程實踐和表達能力上繼續提升。到了這個薪資水平，做項目不能只滿足于 “完成” 了，而是要盡量把每一個核心功能點都做到最好，多學習和嘗試不同的方案。
AI 開發真的只是調接口嗎？
通過這場面試，大家應該也能感受到，AI 應用開發絕不只是簡單的調接口。
一個合格的 AI 應用開發者需要掌握：
1）提示詞工程
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角色設定、小樣本學習、思維鏈
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提示詞優化和 A/B 測試
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針對不同場景的提示詞策略
2）AI 工程化能力
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性能優化（緩存、流式輸出、異步處理）
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成本控制（模型選擇、批處理、負載均衡）
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可觀測性（監控、日志、指標統計）
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異常處理和容錯機制
3）核心技術棧
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RAG 系統設計與優化
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向量數據庫使用
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混合檢索策略
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模型微調和評估
4）框架和工具
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Spring AI、LangChain 等開發框架
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MCP 模型上下文協議
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各種 AI 開發工具和平臺
5）業務理解能力
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將復雜業務抽象為 AI 工作流
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Agent 設計和多工具協調
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用戶體驗優化
完整的 AI 大模型應用開發學習路線我也幫大家整理了，可以
https://www.codefather.cn/course/1789189862986850306/section/1912024009574629377
學習建議
最后也給想轉型 AI 應用開發的同學幾個建議：
1）不要只停留在 “能用” 層面
很多朋友學會了調用 OpenAI 的 API，就覺得自己會 AI 開發了。但真正的 AI 應用開發，需要考慮的是如何用 更低的成本 讓應用 穩定、高效、準確 地運行在生產環境中。
2）重視工程化實踐
要學會使用 AI 開發框架，而不是只會裸寫 HTTP 請求。還要了解 AI 應用的監控和可觀測性、掌握成本優化和性能調優技巧、學會處理 AI 應用的各種異常情況。
3）深入理解核心概念
比如提示詞工程，不只是寫幾個示例那么簡單。還有 RAG 系統，涉及信息檢索、向量數據庫、重排序等多個環節，每個環節都有很多優化技巧。
不過我覺得最復雜的還是 Agent 的設計，需要考慮工具選擇、任務分解、結果整合、多智能體協作模式等等。當時火出圈的 Manus，其實也是在 Agent 的設計上 “討了個巧”。
4）多做項目，多總結
這句就純正確的廢話了，大家都知道得多做項目才能積累經驗。尤其是 AI 應用開發，不同的業務場景都需要對 AI 生成的效果進行定制的優化，不是背個方法論就能解決所有問題。
我自己開源了不少 AI 應用開發項目，甚至還寫過幾套體系化的實戰教程，分享給大家：
最后
AI 技術發展日新月異，對程序員的要求也在不斷提高。AI 相關知識不再只是算法工程師需要了解，而是每個程序員都必須掌握的基本技能。
無論你是前端、后端還是全棧開發者，都需要了解 AI 應用開發的基本概念和實踐方法。
因為未來的軟件開發，AI 將無處不在。
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