PHP工程师AI面试指南：深度学习与机器学习考点详解

一、PHP AI生态与技术入门

随着AI技术落地加速，PHP工程师需掌握深度学习与机器学习基本概念。虽然PHP在AI领域生态相对薄弱，但结合生成式AISDK、Prompt工程与异步队列设计，依然能高效完成AI服务集成。实战视频“PHP, Meet AI”和“Generative AI and LLM in PHP”演示了如何通过Guzzle或gRPC调用OpenAI/GPT模型，进行Prompt优化、速率限制和本地缓存等流程。

二、核心面试考点

2.1 深度学习与机器学习基础

监督学习 vs 无监督学习：熟悉回归、分类、聚类（K-means）等算法；
神经网络架构：掌握CNN、LSTM/RNN、Transformer原理与应用场景；
评估指标：准确率（Accuracy）、召回率（Recall）、F1分数、ROC-AUC、均方误差（MSE）等常用指标；
特征工程：标准化、独热编码（One-Hot）、PCA降维技术。

2.2 模型推理与部署

使用PHP调用AI服务：封装Guzzle HTTP/2或gRPC客户端，实现同步/异步调用；
批量推理与异步队列：借助RabbitMQ或Kafka，将高并发请求入队，并通过Worker分批调用模型；
性能优化：采用Redis缓存常见Prompt-Response映射，减少重复调用；

三、Prompt工程与并发控制

3.1 高效Prompt设计

模板化管理：将System与User Prompt抽象存储，提高复用；
上下文截断：控制最大Token数，避免Prompt过长；
多模型A/B测试：评估不同Prompt设置对结果质量的影响。

3.2 并发与队列机制

// 示例：基于Laravel Queue的异步AI调用
dispatch(function() use ($prompt) {
    $client = new GuzzleHttp\Client();
    $response = $client- > post('https://api.openai.com/v1/chat/completions', [
        'json' = > ['model'= > 'gpt-4', 'messages'= > 'role'= > 'system','content'= > $prompt],
        'timeout' = > 15,
    ]);
    $result = json_decode($response- > getBody(), true);
    Redis::setex('ai:'.$hash, 3600, json_encode($result));
});