AI系统设计面试框架：第一步：明确需求（功能需求vs非功能需求；QPS估算；数据规模；延迟要求）；第二步：数据流设计（训练流水线：数据收集→特征工程→模型训练→评估→部署；推理流水线：请求→特征获取→模型推理→后处理→响应）；推荐系统设计（召回层：Item2Vec+CF+TF-IDF多路召回；排序层：DNN精排；重排层：多样性和业务规则；特征：用户行为序列+物品属性+上下文）；LLM应用设计（向量数据库+RAG架构；缓存层（精确缓存+语义缓存）；分级路由（简单任务→小模型，复杂任务→大模型）；安全层（输入过滤+输出审核）；监控层（质量+成本+延迟））；常见扩展问题解答（如何处理冷启动；如何A/B测试；如何保证低延迟）。