真实复盘！LLM应用开发面试高频坑与加分话术，遇到直接抄整理了一场真实的LLM大模型应用开发面试复盘！聚焦RAG架构、技

整理了一场真实的LLM大模型应用开发面试复盘！聚焦RAG架构、技术选型、流式输出和工程优化这些核心模块，下面直接上错误示范和高分话术，帮你避开雷区、答出亮点。

这道题核心考察你对LLM RAG全链路架构的理解（从文档处理到检索生成），以及能否在垂类场景下做出合理的检索优化，而不是只会堆砌概念。

“我们用Go Zero开发，有PDF上传、RAG知识库、Redis和向量数据库。PDF来了就切块存进去，用户提问时去向量库搜相似内容，然后让AI生成答案。”

这个回答听起来组件都全，但犯了三个面试大忌：

在我们的AI面试官项目中，用LangChain搭的RAG框架，核心设计是这样的：

文档处理层：PDF上传后，先用LangChain的RecursiveCharacterTextSplitter按1000字符分块，重叠200字符防止信息割裂。关键来了——选用bge-large-zh模型生成文本向量，这个模型在中文语义匹配上效果拔群。
检索优化层：向量数据库选的PGVector（兼顾关系型和向量查询）。单纯余弦相似度不够，我们加了两步检索：先粗筛Top 10片段，再用bge-reranker模型做精排，确保召回内容最相关。
生成层：把精排后的Top 3片段和用户问题组合成Prompt，喂给GPT-4。Prompt里明确指令“你是一名专业的面试官，请基于以下知识库内容...”，有效约束AI胡说。
结果：这套方案让问答准确率从拍脑袋的60%提到了85%+，而且因为检索准，AI生成答案的幻觉率大幅下降。

面试官要追问“检索效果还能怎么优化？”，你可以甩出进阶方案： “我们测试过用HyDE技术，先让LLM根据问题生成一个‘理想答案’，再用这个答案的向量去检索，能显著提升语义匹配的泛化能力，尤其适合开放式问题。” 这一下就显出你的技术视野了。

考察你对LLM应用特有交互模式的理解，以及技术选型的权衡能力（场景驱动，而非技术炫技）。

“SSE能让AI一个字一个字输出，体验更流畅。WebSocket太复杂了，我们没选。”

这回答只说了表面现象（体验好），没戳中核心优势。在LLM面试里，你得说清SSE在协议层面如何解决LLM输出慢、易超时的工程痛点，而不是只提“简单”。

这是典型的场景决定技术选型。我们的AI面试场景是典型的服务器单向推送（LLM生成内容推给前端），不需要双向通信。

选SSE核心基于三点：

协议优势：SSE基于HTTP/1.1，天生是长连接单向推送。LLM生成一个token就能立即发走，不像传统REST API要等全部生成完，极大降低了超时风险。OpenAI的API响应慢是常态，SSE能扛住这种延迟。
开发维护成本：SSE客户端用标准EventSource就行，服务端用Go的http.Flusher实时刷数据，代码量比WebSocket少一半，还没心跳保活这些麻烦事。
LLM场景契合度：我们对接OpenAI API，它返回的就是SSE流。我们服务端直接透传，避免了解包再组装的性能损耗，延迟更低。

总结就一句话：对于LLM这种“我问你答”的单项流，SSE是性价比最高的方案，把复杂度留给自己，把简单留给前端。

加一句对未来的思考： “如果后续要升级到多轮、强交互的AI Agent（比如面试中能实时打断、追问），我们会评估换用WebSocket，因为那时双向通信成了核心需求。” 这体现了你的架构前瞻性。

表面问架构，实则考察LLM应用工程化的规范性和团队协作意识，看你是不是“野路子”开发者。

“依赖注入就是new个服务实例传进去。GRPC的接口定义大家都遵守就行了。”

第一个回答没把依赖注入和LLM应用的高频变动的特性联系起来。第二个回答暴露了团队开发可能存在的协作隐患——没提Protobuf文件如何统一管理，这是微服务通信的大忌。

依赖注入：我们用的构造函数注入。比如AIService依赖VectorDBService和LLMClient，都在初始化时注入。这么做最大好处是方便测试和迭代：LLM模型从GPT-3.5换到GPT-4，只需在工厂函数里改一行配置，核心业务逻辑完全不用动。这在模型快速迭代的背景下非常实用。
GRPC兼容性：核心靠Protobuf文件中心化管理。所有微服务的接口和消息体都定义在统一的.proto文件里。
1. 向后兼容：字段修改严格遵循只增不减原则，新字段都是optional，旧服务不受影响。
2. 版本控制：Proto文件随代码库走Git版本管理，每次更新都打Tag，服务部署时对应特定版本，彻底避免“本地能跑，线上挂掉”的问题。
3. 语言无关：用Protobuf定义接口，Go写的MCB服务（处理PDF）和Python写的AI模型服务能无缝通信，这是选GRPC的核心原因。

提一个团队协作的细节： “我们团队用buf工具做Proto文件的lint和版本管理，CI流水线会自动检查提交的Proto变更是否破坏兼容性，从流程上杜绝问题。” 这比你空喊“我们注重规范”有说服力一百倍。

看完具体问题，给你3个通用准备技巧，搞定任何LLM面试题：

按模块准备STAR话术：把LLM开发拆成基础选型、核心技术（RAG/Prompt/微调）、应用落地（Agent/多模态）、性能优化、工程部署5大块。每块准备2-3个你项目的真实案例，按“场景-技术栈-操作-量化结果”组织。比如被问优化，就答“用vLLM做推理加速，P99延迟从2秒降到800毫秒”。
死磕术语精准化：RAG别说成“搜索引擎”，要说“检索增强生成”；微调别说“训练模型”，要说“用QLoRA在A100上对Llama 3进行指令微调”；Embedding别说“转成向量”，要说“用m3e模型生成768维句向量”。
优化必谈量化：所有关于“怎么做得好”的问题，结尾必须带数据。不说“提升了效果”，要说“通过Few-shot Prompt优化，准确率提升了15个百分点”。数据是技术能力的唯一硬通货。

结语

本文完全根据这个《AI面试官项目实战教程》整理，文章中提到的都是项目中真实用到的：

对AI智能体，AI编程感兴趣的朋友可以在掘金私信我，或者直接加我微信：wangzhongyang1993。

后面我还会更新更多跟AI相关的文章，欢迎关注我一起学习。