阶段4（下）：LangChain 1.x、提示词与注入防护、模型侧（路由/vLLM/LoRA）、AI 编程工具与验证、Dify/Coze 专题

topics/ai/lowcode/interview.md

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+id: ai.lowcode.interview
+title: 低代码 AI 平台面试题
+type: interview
+domain: ai
+stack: [lowcode]
+tags: [Dify, Coze, 低代码, 面试]
+level: basic
+related: [ai.lowcode.dify-coze]
+week: [13, 16]
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+# 低代码 AI 平台面试题
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+## 基础
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+### 【基础】Dify 是什么？主要能做什么？
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+**参考答案**：开源的大模型应用开发平台，可视化地搭建聊天助手、Agent 和工作流，内置知识库（文档切分、嵌入、检索）、工具、模型管理和对话日志，可以私有化部署，并以 API 或网页的形式发布。
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+**追问**：Dify 和 Coze 有什么区别？→ Dify 开源、私有化部署友好；Coze 发布到各渠道方便、生态插件多。具体功能以官方为准，选型看部署要求和使用场景。
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+### 【基础】怎么把公司已有的接口接入 Dify？
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+**参考答案**：为接口编写 OpenAPI 描述（包含 servers、operationId、清晰的 summary / description、参数说明），在 Dify 中创建自定义工具导入；配置 API Key 鉴权；在工作流或 Agent 中使用。
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+**追问**：平台部署在 Docker 中，工具地址怎么填？→ 不能填 localhost，要填平台容器能访问到的地址（宿主机地址或服务名）。
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+### 【基础】低代码平台和自己写代码怎么选？
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+**参考答案**：快速验证、标准知识库问答、业务人员需要自助调整时用平台；复杂业务逻辑、精细权限、高性能要求、需要完整测试和评测门禁时写代码。企业里常常组合使用。
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+**追问**：平台能做评测吗？→ 平台有日志和标注功能，系统化的评测通常还要通过 API 批量调用自己实现。
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+## 进阶
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+### 【进阶】Dify 知识库的效果不好，可以怎么调？
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+**参考答案**：调整切分方式（按结构、段落长度、重叠）；清洗文档（去页眉页脚、表格处理）；开启混合检索和重排；调整 top-k 和相似度阈值；优化提示词中引用资料的方式；用评测集对比调整前后的效果。
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+**追问**：平台知识库满足不了需求怎么办？→ 用代码实现检索服务（自定义切分、权限过滤、混合检索），作为工具或外部知识库接口接入平台。
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+### 【进阶】平台上的应用怎么做版本管理？
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+**参考答案**：导出应用配置（DSL）存入 Git，修改前后对比；重要修改先在测试应用上验证并跑评测；记录每次发布的版本和时间。
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+**追问**：多人同时修改同一个应用怎么办？→ 约定负责人和修改流程，在测试应用中修改，验证后再同步到正式应用。
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+## 场景题
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+### 【场景题】业务部门用 Dify 做的原型要推广到全公司，你怎么评估和改造？
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+**参考答案**：检查权限（知识库是否需要按部门隔离）、密钥（是否写死在节点中）、效果（建立评测集）、性能（压测）、运维（版本管理、监控）。把权限相关的检索和业务系统查询改成代码服务，作为自定义工具接入；流程和提示词留在平台。详见[从原型到生产](scenarios/poc-to-production.md)。
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+**追问**：什么情况下应该完全迁移出平台？→ 需要复杂的多 Agent 协作、人工审批、精细的状态管理，或者平台成为性能瓶颈时。
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+### 【场景题】你在项目中用过低代码平台吗？如果没有，怎么回答？
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+**参考答案**：如实说明。可以讲：按计划搭建过一个 Dify 应用（知识库 + 自定义工具调用自己写的接口），对比了它和自己用代码实现的 RAG 在开发速度、可控性、效果上的差异，以及什么场景下会选择哪种方式。
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+**追问**：对比下来你的结论是什么？→ 用自己的实际体验回答，例如平台搭建很快，但权限和评测需要代码补充。