AI

前端 AI 面试主要考什么？ 重点不是训练大模型，而是如何把 AI 能力稳定、安全、低延迟地集成进前端产品。 高频方向包括流式响应、聊天 UI、RAG、工具调用、Agent、多模态、安全、成本和可观测性。 前端工程师需要懂大模型到什么程度？ 需要理解模型输入输出、上下文窗口、token、流式返回、工具调用和结构化输出。 不一定要会训练模型，但要能把模型能力变成可靠的用户体验。 LLM 应用和传统前端应用最大的区别是什么？ 传统应用输出相对确定，LLM 应用输出具有概率性和不确定性。 因此前端要额外处理加载过程、流式状态、错误兜底、结果校验和安全边界。 前端接入 AI 的常见架构是什么？ 浏览器不直接调用模型密钥，而是请求自己的后端或边缘函数。 后端负责鉴权、拼 prompt、调用模型、处理工具、做审计和返回流式结果。 为什么不建议前端直连大模型 API？ API Key 会暴露在浏览器里，任何用户都能提取并滥用。 业务规则、权限校验、限流、日志和安全过滤也不应该放在纯前端。 AI 应用里的 token 是什么？ token 是模型处理文本的基本单位，可以理解为...