AI大模型面试题之基础篇

1-请说明AI大模型应用开发和底层区别，市场需求占比。

• 题目分析和考点

  • 此题目主要考察学员是否理解AI大模型开发的不同层次

  • 考察学员是否清楚AI应用开发和底层原理的区别

  • 了解学员对市场需求的认知程度

• 难度【 * * * 】

• 答案

  • AI大模型应用开发（90%市场占比）

    • 主要开发具体的应用产品，如智能客服机器人、智能美颜相机等

    • 面向具体的商业场景，如企业问答、智能律师、智慧政务、税务等

    • 适合有编程基础的开发者，重点在于实现具体功能和快速看到应用效果

    • 是大多数公司的主要开发方向，包括App和网站等应用

  • AI大模型底层原理（10%市场占比）

    • 研究模型为什么更加智能，采用什么数学算法

    • 需要较高学历背景，需要研究英文论文、高等数学知识、算法原理

    • 岗位需求相对较少，要求更专业的知识储备

    • 适合对数学模型、机器学习有深厚基础的研究者

2-LLM开发应用为什么不能仅调用外部API, 如通义千问？要考虑哪些因素？

• 题目分析和考点

  • 考察学员对AI大模型商业应用的理解深度

  • 测试学员是否了解企业级应用的特殊需求

  • 考察对数据安全性的认知

• 难度【 * * * 】

• 答案

  • 架构层面考虑

    • 需要考虑重试机制、兜底降级机制等微服务架构特性

    • 需要处理失败情况、日志生成、资源管理、性能优化等

    • 要考虑与后端业务系统和数据库的联动

  • 数据安全性

    • 企业的敏感数据不适合上传到外部平台

    • 特定行业（如律师、医疗、财税等）的专业领域知识需要特殊保护

    • 需要私有化部署方案

  • 业务定制需求

    • 通用大模型只适合个人提升效率，难以满足商用级别需求

    • 需要针对公司所处行业进行深度定制和优化

    • 要能够整合公司历史资料、文档记录、案例等数据

3-请举例说明AI智能化云盘项目中可以开发哪些具体的应用场景。

• 题目分析和考点

  • 考察学员对AI应用场景的理解

  • 测试学员是否掌握了课程中的核心应用案例

  • 考察对实际业务需求的理解程度

• 难度【 * * * 】

• 答案

  • AI文档助手

    • 处理word文档、PDF等，生成文档总结、周报、季度汇报

    • 整理和汇总培训资料，生成清晰的排版

    • 协助生成多类型跳槽简历、毕业论文

  • 企业知识库

    • 智能化归类和整合企业知识资源

    • 作为企业内部知识共享平台，提高团队协作效率

    • 提供客户服务，快速准确解答问题

    • 支持员工培训，提供定制化培训方案

  • 私人AI助理

    • 提供聊天陪伴、讲笑话、小游戏等休闲娱乐功能

    • 根据用户喜好进行个性化内容推荐

    • 协助健康管理，提供运动、饮食建议

  • 特定领域智能聊天机器人

    • 财务分析：处理公司财报和股票行情，提供决策建议

    • 医疗诊断：分析检查报告，提供诊断建议

    • 智能客服：整合销售话术和专业知识

4-作为技术人员，为什么需要掌握产品需求文档的编写？

• 题目分析和考点

  • 考察学员对技术人员全面能力的认知

  • 测试学员是否理解产品需求文档的重要性

  • 考察在AI项目中的特殊考虑因素

• 难度【 * * * 】

• 答案

  • 为什么技术Leader需要掌握需求文档

    • 特定领域项目中，产品经理可能缺乏必要的技术知识背景

    • 技术人员更了解技术实现的复杂性和可行性

    • 能够更好地评估技术风险和确定需求优先级

  • 技术背景的重要性

    • 帮助解决与技术团队的沟通障碍

    • 能够准确评估技术实现风险

    • 可以做出更准确的需求优先级判断

  • AI项目的特殊性

    • 需要考虑AI模型的性能和限制

    • 要评估数据安全性和隐私保护

    • 需要考虑模型训练和部署的资源需求

5-在AI智能化云盘项目中，对硬件资源和部署有什么特殊要求？

• 题目分析和考点

  • 考察学员对AI项目资源需求的理解

  • 测试学员是否掌握解决方案

  • 考察成本控制意识

• 难度【 * * * 】

• 答案

  • 硬件资源需求

    • LLM大模型参数规模从几亿到几百亿不等

    • 需要较大的算力资源支持

    • 开发环境和生产环境可能有不同的需求

  • 解决方案

    • 采用云服务器和三方算力平台

    • 开发时可使用较小参数规模进行练习

    • 生产环境根据公司需求选择不同参数规模

  • 成本控制

    • 可以通过几十块钱的云服务解决开发需求

    • 不同级别项目可以选择不同配置

    • 灵活调整资源配置，避免资源浪费

6-请简述AI智能化云盘项目的技术栈架构，并说明为什么选择这些技术。

• 题目分析和考点

  • 考察学员对项目技术架构的理解

  • 测试对各个技术选型的理解

  • 考察技术整合能力

• 难度【 * * * * 】

• 答案

  • 基础环境

    • AI大模型编码插件

    • JDK21 + IDEA旗舰版 + VSCode

    • Python3.1X + Linux服务器

  • 后端技术栈

    • SpringBoot3.X + MybatisPlus + Lombok

    • Mysql8.X + 多个开源工具包

    • Redis7.X + Kafka3.X-Kraft架构/RabbitMQ

    • 分布式文件存储MinIO或OSS存储引擎

  • AI技术栈

    • FastAPI框架 + LangChain框架

    • 向量数据库Milvus

    • GPT/ChatGLM/通义千问等大模型

    • Huggingface/ModelScope等模型库

  • 前端和部署

    • Vue3 + AntDesign + Nginx网关

    • Jenkins CICD + 阿里云Git仓库

    • Docker容器编排调度

7-在AI项目开发中，如何编写一份合格的产品需求文档？包含哪些关键内容？

• 题目分析和考点

  • 考察学员对产品需求文档编写的理解

  • 测试学员是否掌握文档结构和重点内容

  • 考察项目管理能力

• 难度【 * * * 】

• 答案

  • 文档基本结构

    • 标题页：产品名称、版本号、编制日期、编制人、审核人

    • 引言：文档目的、项目背景、术语定义

    • 产品概述：产品愿景、目标、用户和市场定位

  • 功能性需求

    • 功能列表和详细描述

    • 用户故事或用例

    • 业务流程和规则

  • 非功能性需求

    • 性能要求：响应时间、并发用户数

    • 安全要求：数据安全、访问控制

    • 可用性要求：易用性和可访问性

    • 法律和行业标准要求

  • 技术和资源规划

    • 技术栈和开发约束

    • 项目计划和里程碑

    • 预算和资源需求

    • 风险评估和应对措施

8-在AI项目中，为什么需要绘制架构图？不同类型架构图的作用是什么？

• 题目分析和考点

  • 考察学员对架构设计的理解

  • 测试对不同架构图用途的认识

  • 考察项目沟通能力

• 难度【 * * * * 】

• 答案

  • 架构图的重要性

    • 一图胜千言，解决沟通障碍

    • 面向不同业务方，展示系统不同维度

    • 帮助各方理解系统设计和实现

  • 面向的业务方

    • 上级：公司Leader、老板、外部投资人

    • 团队内：产品、运营、测试、技术、运维

    • 外部：系统最终用户

  • 不同架构图的作用

    • 产品/应用架构图

      • 表达业务开展方式

      • 降低业务系统复杂度

      • 不应包含过多技术细节

    • 技术架构图

      • 识别技术需求

      • 进行技术选型

      • 描述技术之间的关系

10-说下LangChain框架的核心功能，解决大模型开发中的哪些问题?

• 题目分析和考点

  • 考察对LangChain框架的基本认知

  • 测试对大模型开发痛点的理解

  • 考察框架应用场景的掌握

• 难度【 * * * * 】

• 答案

  • 大模型的局限性

    • 无法获取训练数据外的实时信息

    • 不能直接执行具体操作（如发邮件/查数据库）

    • 处理复杂任务时缺乏步骤规划能力

  • LangChain框架定义

    • 是一个基于大型语言模型（LLM）开发应用程序的框架,专为构建与大语言模型（LLMs）相关的应用而设计。

    • 通过将多个 API、数据源和外部工具无缝集成，LangChain 能帮助开发者更高效地构建智能应用。

    • 从与 OpenAI 、DeepSeek等顶级大模型供应商的集成，到复杂的对话系统、智能搜索、推荐系统等

    • LangChain 提供了丰富的功能和灵活的接口，极大地方便了开发者的工作。

    • 通俗点：LangChain 就是对各类大模型提供的 API 的套壳，方便开发者使用这些 API和协议，搭建起来的模块和接口组合

11-LangChain生态系统包含哪些核心产品及其作用?

• 题目分析和考点

  • 考察对LangChain生态的全面了解

  • 测试对各个产品功能的理解

  • 考察技术选型能力

• 难度【 * * * * 】

• 答案

  • LangChain Core

    • 提供模块化开发能力

    • 支持与外部数据源集成

    • 包含链、代理、记忆等核心组件

    • 对标Java生态的Spring AI

  • LangServer

    • 快速部署工具，将应用转换为REST API

    • 支持并行处理、流式传输和异步调用

    • 自动生成OpenAPI文档

    • 对标Java生态的Spring Boot

  • LangSmith

    • 开发者调试与监控平台

    • 提供性能分析和测试工具

    • 支持部署优化

    • 对标Java生态的Prometheus + Grafana

  • LangGraph

    • 状态管理工具

    • 支持多代理系统构建

    • 提供可视化流程设计

    • 对标Java生态的Activiti BPMN

产品	核心价值	Java生态对标	适用场景
LangSmith	全生命周期可观测性	Prometheus + Grafana	生产环境监控、效果评估
LangServe	快速服务化	Spring Boot	模型API部署、快速原型
LangGraph	复杂流程编排	Activiti BPMN	业务工作流设计、状态管理
LangChain Core	基础组件库	Spring AI	基础AI功能开发

12-在Python环境下开发AI应用时，为什么需要使用虚拟环境？

• 题目分析和考点

  • 考察Python开发环境管理能力

  • 测试对项目依赖管理的理解

  • 考察实际操作能力

• 难度【 * * * 】

• 答案

  • 虚拟环境的作用

    • 隔离项目依赖，避免版本冲突

    • 防止全局环境污染

    • 便于项目协作和环境复现

  • 基本操作命令

    • 创建：python -m venv myenv

    • 激活：source myenv/bin/activate（Linux/Mac）

    • 退出：deactivate

  • 依赖管理

    • 安装包：pip install package_name

    • 导出依赖：pip freeze > requirements.txt

    • 恢复依赖：pip install -r requirements.txt

  • 最佳实践

    • 每个项目使用独立的虚拟环境

    • 使用requirements.txt管理依赖

    • 配置国内镜像源提升安装速度

13-请比较LangChain框架中的Chain和Agent的区别及应用场景。

• 题目分析和考点

  • 考察对LangChain核心概念的理解

  • 测试组件使用场景的判断能力

  • 考察实际应用能力

• 难度【 * * * * 】

• 答案

  • Chain（链）

    • 定义：将多个组件按特定顺序连接的处理流程

    • 特点：

      • 处理流程固定

      • 适合确定性任务

      • 执行效率高

    • 应用场景：

      • 文档总结

      • 数据转换

      • 固定流程的问答

  • Agent（代理）

    • 定义：能够根据任务动态选择工具和执行步骤的智能体

    • 特点：

      • 自主决策能力

      • 可以使用多种工具

      • 适合复杂任务

    • 应用场景：

      • 多步骤推理

      • 复杂问题解决

      • 需要动态决策的任务

14-在使用LangChain开发AI应用时，你会如何处理和优化性能问题？

• 题目分析和考点

  • 考察性能优化意识

  • 测试实际问题解决能力

  • 考察监控和调试能力

• 难度【 * * * * 】

• 答案

  • 性能监控

    • 使用LangSmith进行性能分析

    • 监控API调用延迟和成本

    • 跟踪资源使用情况

  • 优化策略

    • 实现合理的缓存机制

    • 优化Prompt设计减少token使用

    • 使用批处理减少API调用次数

    • 实现并行处理提高吞吐量

  • 调试工具

    • 使用LangSmith的可视化界面

    • 进行自动化性能测试

    • 分析调用链路瓶颈

  • 最佳实践

    • 设置合理的超时和重试机制

    • 实现优雅的降级策略

    • 定期进行性能评估和优化

15-在LangChain项目开发中，如何确保环境配置的正确性和依赖管理？

• 题目分析和考点

  • 考察项目环境搭建能力

  • 测试依赖管理的实践经验

  • 考察问题排查能力

• 难度【 * * * 】

• 答案

  • 环境搭建步骤

    • 创建独立的Python虚拟环境

    • 严格按照版本要求安装依赖

    • 验证核心模块的可用性

  • 依赖管理最佳实践

    • 使用requirements.txt管理依赖版本

    • 确保团队成员使用相同的依赖版本

    • 定期更新和测试依赖兼容性

  • 常见问题处理

    • 虚拟环境激活失败的排查

    • 跨平台路径问题的解决

    • 依赖版本冲突的处理

17-LangChain中的Prompts（提示工程）模块是什么？如何有效使用？

• 题目分析和考点

  • 考察提示工程的基本概念

  • 测试模板使用能力

  • 考察实际应用能力

• 难度【 * * * 】

• 答案

  • 基本概念

    • 类似传统的模板引擎（如Thymeleaf）

    • 用于构建和管理与LLM的交互提示

    • 支持动态参数替换

  • 使用方法

    • 创建提示模板

    • 定义变量占位符

    • 运行时动态填充参数

  • 最佳实践

    • 模板设计要清晰明确

    • 合理使用变量和格式化

    • 注意提示的上下文管理

    • 优化提示以提高响应质量

18-LangChain的大模型IO交互链路是怎样的？主要包含哪些环节？

• 题目分析和考点

  • 考察对LLM交互流程的理解

  • 测试系统架构认知

  • 考察实际应用场景理解

• 难度【 * * * * 】

• 答案

  • 交互链路组成

    • 输入层：用户请求和数据预处理

    • 提示层：构建和优化提示信息

    • 模型层：LLM调用和响应处理

    • 输出层：结果后处理和展示

  • 核心环节

    • 请求预处理和验证

    • 提示模板渲染

    • 模型调用和响应

    • 结果处理和转换

  • 关键考虑点

    • 异常处理机制

    • 性能优化策略

    • 安全性保障

    • 可维护性设计

19-在使用LangChain开发项目时，如何处理跨平台兼容性问题？

• 题目分析和考点

  • 考察跨平台开发经验

  • 测试问题解决能力

  • 考察工程实践能力

• 难度【 * * * 】

• 答案

  • 常见兼容性问题

    • 路径分隔符差异

    • 环境激活命令不同

    • 依赖包安装差异

  • 解决方案

    • 使用统一的路径分隔符

    • 编写平台适配脚本

    • 统一依赖管理方案

  • 最佳实践

    • 使用Python的os.path处理路径

    • 提供不同平台的激活说明

    • 使用Docker容器化部署

    • 完善的文档和说明

20-在LangChain框架中，Model IO链路的核心组件是什么？

• 题目分析和考点

  • 考察对LangChain模型交互的理解

  • 测试对不同类型模型的认知

  • 考察实际应用能力

• 难度【 * * * * 】

• 答案

  • Model IO链路三要素

    • Prompts（提示模板）

      • 构建模型输入的结构化模板

      • 使用ChatPromptTemplate等工具

      • 支持动态模板渲染

    • Models（模型接口）

      • 对接不同LLM服务的统一接口

      • 支持多种模型类型

      • 提供标准化的调用方式

    • Parsers（结果解析）

      • 将模型输出转换为结构化数据

      • 支持字符串和JSON等格式

      • 提供灵活的数据处理能力

21- Python类型增强模块Typing在AI项目中的应用

• 考察目标：考察候选人对Python类型系统的理解和在AI项目中的实践应用能力

• 难度：【 * * * 】

• 考察点：

  • Python类型注解的重要性

  • Typing模块的主要功能和使用场景

  • 在AI项目中如何利用类型系统提高代码质量

• 答案：

  • Python类型注解的重要性：

    • 提高代码可读性和可维护性

    • 帮助IDE提供更好的代码补全和错误检查

    • 在大型AI项目中减少类型相关的bug

    • 便于团队协作和代码review

  • Typing模块的主要功能：

    • Dict：用于注解字典类型，如Dict[str, str]表示键值都是字符串的字典

    • Tuple：用于注解固定长度和类型的元组，如坐标点Tuple[float, float]

    • Set：用于注解集合类型，适用于去重数据

    • Union：用于表示多种可能的类型，如Union[int, str]

    • Optional：表示可选类型，等价于Union[Type, None]

    • Any：表示任意类型，但应该谨慎使用

    • Literal：用于限定具体的字面量值

  • 在AI项目中的实践应用：

    • 模型输入输出的类型约束

    • API接口参数和返回值的类型定义

    • 数据处理管道中的类型安全保证

    • 配置文件的类型检查

22.说下你在AI项目中的类型安全和错误处理

• 考察目标：考察候选人对类型安全和错误处理的理解及实践能力

• 难度：【 * * * 】

• 考察点：

  • 类型安全的重要性

  • 常见的类型相关错误及处理方法

  • 类型检查工具的使用

• 参考答案：

  • 类型安全的重要性：

    • 在开发阶段及早发现类型错误

    • 减少运行时错误

    • 提高代码的健壮性

    • 便于代码重构和维护

  • 类型系统的高级特性：

    • TypeVar：用于创建泛型函数和类

    • NewType：创建具有类型检查的语义化新类型

    • 类型别名：提高代码可读性和复用性

  • 实践建议：

    • 使用mypy等工具进行静态类型检查

    • 为核心函数添加完整的类型注解

    • 适当使用类型别名提高代码可读性

    • 避免过度使用Any类型

    • 在处理外部数据时特别注意类型检查

1. 说下你在AI项目中的多轮对话如何管理？

• 考察目标：考察候选人对多轮对话系统的设计和实现能力

• 难度：【 * * * 】

• 考察点：

  • 对话状态管理

  • 上下文维护策略

  • 性能优化方法

• 参考答案：

  • 对话状态管理：

    • 会话初始化：设置系统提示和初始参数

    • 状态追踪：记录对话阶段和关键信息

    • 异常处理：处理中断和超时情况

    • 会话终止：清理资源和保存记录

  • 上下文维护策略：

    • 滑动窗口：保持固定轮数的对话历史

    • 重要性过滤：保留关键信息，删除次要内容

    • 压缩总结：定期对历史对话进行摘要

    • 分层存储：热数据内存，冷数据持久化

  • 性能优化方法：

    • Token预算管理：控制每轮对话的Token使用

    • 缓存机制：缓存常见问题的回答

    • 并发处理：支持多用户同时对话

    • 负载均衡：在多个模型实例间分配请求

  • 最佳实践：

    • 实现会话超时机制

    • 设置最大对话轮数

    • 定期清理无效会话

    • 监控系统资源使用

1. 如何设计Prompt工程在AI项目开发中的应用

• 考察目标：考察候选人对Prompt工程的理解和实践能力

• 难度：【 * * * 】

• 考察点：

  • Prompt工程的基本概念

  • Prompt设计的关键要素

  • 实践经验和最佳实践

• 参考答案：

  • Prompt工程的基本概念：

    • 定义：通过特定格式的文本输入引导AI模型生成期望输出的技术

    • 目的：明确告诉模型要解决的问题或完成的任务

    • 重要性：是大语言模型理解用户需求并生成准确回答的基础

  • Prompt设计的四大要素：

    • 角色设定（Role Prompting）：限定模型回答视角

    • 任务描述：使用STAR原则（场景、任务、行动、结果）

    • 格式规范：如分点列表、表格呈现、代码格式等

    • 约束条件：包括长度、风格、内容、逻辑等限制

  • 最佳实践：

    • 使用标准三段式结构（角色设定、任务说明、输出要求）

    • 提供明确的格式示例

    • 添加适当的约束条件

    • 避免模糊不清的指令

  • 常见问题及解决方案：

    • 输出内容偏离主题：添加"忽略无关信息"约束

    • 生成结果过于笼统：添加"分步骤详细说明"指令

    • 格式不符合要求：提供明确的格式示例

25.说下你在AI项目中的Prompt优化和调试

• 考察目标：考察候选人对Prompt优化和调试的实践经验

• 难度：【 * * * 】

• 考察点：

  • Prompt优化的方法论

  • 调试技巧和工具

  • 性能评估和改进

• 答案：

  • Prompt优化的方法论：

    1. 迭代优化：从简单到复杂，逐步完善

    2. A/B测试：比较不同版本的效果

    3. 用户反馈：收集实际使用情况

    4. 性能指标：准确率、相关性、一致性等

• 优化技巧：

  • 使用具体的例子说明期望输出

  • 添加上下文信息

  • 明确指定输出格式

  • 设置适当的约束条件

• 调试方法：

  • 分段测试：单独测试每个组件

  • 边界测试：测试极端情况

  • 错误分析：系统记录失败案例

  • 持续改进：建立反馈循环

• 性能评估：

  • 定量指标：响应时间、成功率

  • 定性指标：输出质量、相关性

  • 用户体验：易用性、满意度

  • 成本效益：API调用成本、资源使用

1. 说下什么是大模型幻觉问题及其解决方案？

• 考察目标：考察候选人对大模型幻觉问题的理解和处理能力

• 难度：【 * * * * 】

• 考察点：

  • 幻觉问题的本质

  • 产生原因

  • 解决方案

  • 实践经验

• 答案：

  • 幻觉问题的基本概念：

    • 定义：模型生成看似合理但实际错误的信息

    • 表现形式：虚构事实、错误推理、过度泛化、矛盾内容

    • 影响：误导用户、降低可信度、暴露技术局限

    • 特点：难以完全避免，需要多方面缓解

  • 产生原因：

    • 训练数据局限性：

      • 数据噪声和质量问题

      • 知识截止时间限制

      • 数据覆盖不全面

    • 模型机制限制：

      • 基于概率预测

      • 缺乏事实验证

      • 创造性与准确性的平衡

  • 解决方案：

    • 如何缓解幻觉输出（注意：不是解决）

      • 技术改进方案

        • 检索增强生成（RAG）：通过实时检索外部知识库（如维基百科、专业数据库），为生成提供事实依据。

        • 微调对齐：用高质量数据（如标注正确的问答对）调整模型输出偏好。

        • 强化学习（RLHF）：通过人类反馈惩罚错误生成，奖励准确回答。

      • 生成策略优化

        • 温度参数调整：降低随机性（temperature=0），减少“胡编乱造”。

        • 后处理校验：添加事实核查模块（如调用知识图谱API验证答案）。

      • 用户侧应对

        • 提示词设计：明确要求模型标注不确定性（如“回答需基于2023年数据”）。

        • 多源验证：对关键信息人工交叉核对（如学术论文、权威网站）。

  • 最佳实践：

    • 建立完整的验证机制，实现多源信息交叉验证

    • 提供不确定性说明，保持结果可追溯性

27-什么是RAG（检索增强生成）技术？请简述其核心流程。

• 题目分析和考点

  • 考察对RAG基本概念、技术原理的理解，包括检索与生成的协同机制。

  • 关注考生是否能准确描述RAG的整体流程、各环节作用及其与传统生成模型的区别。

  • 易错点：只说"检索+生成"但无法细致说明流程，或混淆与知识库问答的区别。

  • 面试官关注：考生是否理解RAG的本质创新点、实际落地的技术链路。

  • 实际项目应用：能否结合实际业务场景（如智能问答、企业知识库）说明RAG的价值。

• 难度【 * * 】

• 答案

  • RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）是一种结合信息检索与文本生成的AI技术架构。

  • 核心创新点在于：

    1. 不是单纯依赖大模型已有知识，而是实时检索外部知识库，为生成提供事实依据。

    2. 解决了大模型知识过时、幻觉等问题。

  • 典型流程：

    1. 用户提出问题后，系统先用检索模块（如向量数据库）查找与问题最相关的知识片段（如文档、FAQ、数据库内容）。

    2. 检索到的内容与原始问题一同输入到大语言模型（LLM），由模型综合上下文生成最终答案。

    3. 这样既保证了答案的时效性和准确性，又能输出流畅自然的文本。

  • 举例：

    1. 智能客服场景，用户问"最新退货政策是什么？"，RAG会检索最新政策文档，再由大模型生成个性化回答。

  • 与传统知识库问答的区别：RAG强调"检索+生成"协同，生成部分能理解复杂语义、组织自然语言，而传统问答多为检索后直接返回片段。

28-RAG技术相比传统大模型生成有哪些优势？适用哪些场景？

• 题目分析和考点

  • 考察对RAG技术优势、局限性、适用场景的理解。

  • 关注考生能否结合实际业务举例说明RAG的价值。

  • 易错点：只说"能查新知识"但无法说明幻觉、可追溯性、训练成本等多维优势。

  • 面试官关注：考生是否能结合实际项目需求，分析RAG与传统大模型的优劣对比。

  • 实际项目应用：能否举出医疗、金融、企业知识库等典型场景。

• 难度【 * * * 】

• 答案

  • RAG的主要优势：

    1. 知识时效性强：大模型训练数据有时间截止，RAG可实时检索外部知识库，获取最新信息。

    2. 减少幻觉（Hallucination）：生成内容有事实支撑，降低模型"胡编乱造"的概率。

    3. 可追溯性：每个答案都能溯源到具体文档，便于验证和合规。

    4. 降低训练和维护成本：知识更新只需维护知识库，无需频繁微调大模型。

    5. 领域适应性强：可快速接入企业私有数据、垂直领域知识。

  • 适用场景：

    1. 智能客服：如产品FAQ、售后政策，知识库频繁更新。

    2. 医疗问答：需引用权威文献，避免错误建议。

    3. 金融分析：实时市场数据、财报分析。

    4. 企业知识库：内部文档、规章制度、技术手册等。

    5. 教育/技术支持：自动答疑、文档检索。

  • 举例说明：

    1. 某电商平台上线新活动，RAG可即时检索活动规则文档，生成准确答复。

    2. 医疗场景，医生问"最新糖尿病指南"，RAG检索权威数据库并生成专业解读。

29-RAG系统的核心技术链路和关键组件有哪些？

• 题目分析和考点

  • 考察对RAG系统架构、各环节作用、主流工具的理解。

  • 关注考生是否能分清每个环节的技术要点和常见实现方式。

  • 易错点：只会背流程，不理解每个组件的作用和常见问题。

  • 面试官关注：考生是否有实际项目经验，能否根据业务需求选型。

  • 实际项目应用：能否举例说明组件如何协同工作。

• 难度【 * * * 】

• 答案

  • RAG系统核心链路：

    1. 文档加载器：负责从多种数据源（本地、网页、数据库等）加载原始数据，常用工具如PyPDFLoader、WebBaseLoader。

    2. 文档转换器/分块器：将长文本按语义或长度切分为小块，便于后续处理，常用RecursiveTextSplitter。

    3. 嵌入模型：将文本转为向量，支持高效相似度检索，常用如DashScopeEmbeddings、OpenAIEmbeddings。

    4. 向量数据库：存储和检索文本向量，主流有Milvus、FAISS、Pinecone、Chroma。

    5. 检索器（Retriever）：根据用户问题检索最相关的文档片段，常用VectorStoreRetriever。

    6. 生成模型（LLM）：结合检索结果和问题生成最终答案。

  • 各环节协同：

    1. 数据流：原始数据→加载→分块→嵌入→存储→检索→生成。

    2. 每个环节都可独立优化，如分块策略影响检索粒度，嵌入模型影响召回率。

  • 举例：

    1. 企业知识库RAG系统，定期用Loader加载新文档，分块后嵌入存入Milvus，用户提问时用Retriever检索相关片段，最后由LLM生成答案。

30-在RAG系统中，如何优化嵌入模型的性能？为什么要用缓存？

• 题目分析和考点

  • 考察对嵌入生成性能瓶颈、缓存机制、实际优化手段的理解。

  • 关注考生是否能结合大规模知识库、API调用成本等实际问题分析。

  • 易错点：只说"用缓存"但不清楚缓存原理、适用场景和实现方式。

  • 面试官关注：考生是否有大数据量、线上高并发经验，能否落地优化方案。

  • 实际项目应用：能否举例说明缓存带来的性能提升。

• 难度【 * * * 】

• 答案

  • 嵌入生成的性能瓶颈：

    1. 嵌入模型（如OpenAI、DashScope）每次调用都需消耗算力和API额度，处理大批量文本时成本高、速度慢。

    2. 相同文本多次生成嵌入会造成资源浪费。

  • 缓存机制：

    1. 通过CacheBackedEmbeddings等机制，将已生成的嵌入向量存储在本地文件、Redis、数据库等。

    2. 下次遇到相同文本时直接读取缓存，无需重复计算。

    3. 技术架构图

    4. [应用程序] → 检查缓存 → 命中 → 返回缓存嵌入

    5. ↓

    6. 未命中 → 调用模型 → 存储结果 → 返回新嵌入

  • 优势：

    1. 大幅降低计算和API成本，如10万条QA对首次全量计算，后续只需增量更新。

    2. 提升响应速度，缓存命中时可比模型计算快10-100倍，适合高并发场景。

    3. 支持离线和容灾，即使API不可用也能用历史嵌入。

  • 实现方式：

    1. 本地缓存（LocalFileStore）、分布式缓存（RedisStore）、数据库等。

    2. 结合批量预处理和实时查询，合理设计缓存策略。

  • 举例：

    1. 智能客服知识库上线时，先全量预计算嵌入并缓存，用户提问时优先查缓存，极大提升系统吞吐量。

31-微调（Fine-Tuning）与RAG技术如何选择？各自适用什么场景？

• 题目分析和考点

  • 考察对微调与RAG两种知识增强方式的理解、优缺点、适用场景。

  • 关注考生能否结合实际项目需求做出合理技术选型。

  • 易错点：只会背定义，不理解两者的本质区别和实际落地难点。

  • 面试官关注：考生是否能结合业务需求、数据特性、成本等多维度分析。

  • 实际项目应用：能否举例说明两者结合或取舍的场景。

• 难度【 * * * 】

• 答案

  • 微调与RAG的对比与选择

维度	微调（Fine-Tuning）	RAG（检索增强生成）
核心原理	调整模型参数，内化知识	外挂知识库，检索+生成结合
适用场景	数据稳定、需长期记忆（如法律条文）	数据频繁更新、需实时性（如商品价格）
成本	高（需训练资源和数据标注）	低（仅维护知识库）
可解释性	低（黑盒模型）	高（答案来源可追溯）
灵活性	任务专用，通用性差	跨任务通用，支持多领域

32-什么是Token？在大语言模型中Token的作用和常见问题有哪些？

• 题目分析和考点

  • 考察对Token基本概念、在大模型中的作用、常见Token化方式的理解。

  • 易错点：只会说Token是"词"或"字符"，不清楚其实际分割规则和对模型性能的影响。

  • 面试官关注：考生是否理解Token对输入长度、推理速度、成本的影响，能否结合实际场景分析Token相关问题。

  • 实际项目应用：能否说明Token溢出、截断、计费等实际问题。

• 难度【 * * 】

• 答案

  • Token是大语言模型处理文本的最小单元，既不是单纯的"字"也不是"词"，而是由分词器（Tokenizer）根据算法切分的片段。

  • 作用：

    1. 模型输入输出都以Token为单位，决定了模型的最大处理长度（如GPT-4最大32k Token）。

    2. Token数量影响推理速度、内存消耗和API计费。

  • 常见Token化方式：

    1. BPE（Byte Pair Encoding）、WordPiece、SentencePiece等。

    2. 英文中常以单词、标点、空格为Token，中文常以字或短语为Token。

  • 常见问题：

    1. Token溢出：输入文本超出模型最大Token数会被截断，导致信息丢失。

    2. 计费问题：API调用按Token计费，长文本成本高。

    3. 语义断裂：不合理分割可能导致语义不连贯。

  • 举例：

    1. "小滴课堂AI大模型"一句，可能被分为6个Token（每个字一个Token）。

    2. 英文"Hello, world!"可能被分为3个Token（Hello、, 、world!）。

33-请解释MMR检索算法的原理及其在RAG中的应用优势。

• 题目分析和考点

  • 考察对MMR算法原理、与普通相似度检索的区别、实际应用场景的理解。

  • 易错点：只会说"多样性检索"，但无法解释MMR的具体机制和参数含义。

  • 面试官关注：考生是否能结合召回率、准确率、去重等指标分析MMR的价值。

  • 实际项目应用：能否举例说明MMR提升检索效果的场景。

• 难度【 * * * 】

• 答案

  • MMR（Maximal Marginal Relevance，最大边际相关性）是一种兼顾相关性和多样性的检索算法。

  • 原理：

    1. 在检索时，既考虑候选文档与查询的相似度，也考虑与已选文档的差异性。

    2. 通过参数λ（lambda）平衡"相关性"和"多样性"，每次选取与查询最相关且与已选文档最不相似的文档。

  • 与普通相似度检索的区别：

    1. 普通检索只按与查询的相似度排序，可能返回高度重复的内容。

    2. MMR能有效去重，提升信息覆盖面，避免"答案同质化"。

  • 在RAG中的应用优势：

    1. 提高召回率和答案多样性，适合长文档、知识点分散的场景。

    2. 避免生成模型只基于单一片段作答，提升答案的全面性和准确性。

  • 举例：

    1. 用户问"数据库优化方法"，MMR会返回不同类型的优化建议（如索引、分区、SQL调优），而不是只给一类答案。

34-向量数据库在AI应用中的作用是？请对比主流向量数据库选型建议。

• 题目分析和考点

  • 考察对向量数据库基本原理、主流产品（如Milvus、FAISS、Pinecone、Chroma）优缺点的理解。

  • 易错点：只会说"存向量"，不清楚分布式、过滤、索引等关键特性。

  • 面试官关注：考生是否能结合实际业务需求做出合理选型。

  • 实际项目应用：能否举例说明不同数据库的适用场景。

• 难度【 * * * 】

• 答案

  • 向量数据库用于存储和检索高维向量（如文本、图片、音频的嵌入向量），支持高效的相似度搜索，是RAG、推荐系统、图像检索等AI场景的基础设施。

场景	案例	核心需求
推荐系统	电商商品推荐	高并发低延迟
语义搜索	法律条文检索	高精度召回
AI代理记忆	GPT长期记忆存储	快速上下文检索
图像检索	以图搜图系统	多模态支持

• 主流产品对比：

  1. Milvus：分布式、支持大规模数据、元数据过滤、自动索引管理，适合企业级、海量数据场景。

  2. FAISS：本地库，速度快，适合小规模、单机场景，不支持分布式和复杂过滤。

  3. Pinecone：云原生、分布式、易扩展，支持元数据过滤，适合云端SaaS应用。

  4. Chroma：本地为主，支持元数据过滤，适合中小型项目和快速原型开发。

• 选型建议：

  1. 数据量大、需分布式部署选Milvus或Pinecone。

  2. 本地开发、资源有限选FAISS或Chroma。

  3. 需复杂过滤、自动索引优先Milvus/Pinecone。

• 举例：

  1. 企业知识库RAG系统，推荐用Milvus；个人项目或小型应用可用FAISS或Chroma。

35-大模型推理和检索系统中优化手段有哪些？请结合实际场景说明。

• 题目分析和考点

  • 考察对大模型推理、检索系统性能优化手段的理解，包括缓存、分批、量化、并发等。

  • 易错点：只会说"加缓存"，不清楚各优化手段的适用场景和原理。

  • 面试官关注：考生是否能结合实际业务瓶颈提出针对性优化方案。

  • 实际项目应用：能否举例说明优化带来的实际收益。

• 难度【 * * * 】

• 答案

  • 常见优化手段：

    1. 缓存：对嵌入向量、检索结果、模型输出等进行缓存，减少重复计算。

    2. 批量处理（Batching）：将多条请求合并，提升吞吐量，降低API调用成本。

    3. 模型量化/蒸馏：降低模型精度或体积，提升推理速度，适合边缘部署。

    4. 并发/异步处理：提升系统并发能力，减少等待时间。

    5. 分布式部署：多节点协同，适合大规模数据和高并发场景。

    6. 分块检索/分层召回：先粗后细，提升检索效率。

  • 举例：

    1. 智能客服系统高峰期，采用批量嵌入和缓存，响应速度提升3倍。

    2. 移动端部署大模型，采用量化模型，推理延迟降低50%。

36-请结合实际业务场景设计一个基于RAG和向量数据库的智能问答系统

• 题目分析和考点

  • 考察对RAG系统架构设计、各模块协作、实际落地能力的理解。

  • 易错点：只会画流程图，不清楚每个模块的具体作用和技术选型。

  • 面试官关注：考生是否能结合业务需求，合理拆解系统并说明技术细节。

  • 实际项目应用：能否举例说明系统如何应对知识更新、扩展等需求。

• 难度【 * * * * 】

• 答案

  • 设计场景：企业内部知识库智能问答系统。

  • 系统模块：

    1. 文档加载器：定期从企业文档、手册、公告等多源加载数据。

    2. 文档分块与预处理：将长文档按语义分块，清洗噪音，提取元数据。

    3. 嵌入模型：将分块文本转为向量，便于后续检索。

    4. 向量数据库：存储所有文档向量，支持高效相似度检索和元数据过滤。

    5. 检索器：根据用户问题检索最相关的文档片段，支持MMR等多样性策略。

    6. 生成模型（LLM）：结合检索结果和用户问题生成自然语言答案。

    7. 缓存与监控：缓存高频问题结果，监控系统性能和知识库更新。

  • 技术选型：如Milvus+DashScopeEmbeddings+LangChain。

  • 应对知识更新：定期增量加载新文档，自动嵌入并更新向量库。

  • 举例：

    1. 新员工入职，提问"公司报销流程"，系统检索最新政策文档并生成个性化解答。

37-什么是Prompt工程？请说明设计的关键原则和常见优化方法。

• 题目分析和考点

  • 考察对Prompt工程（Prompt Engineering）基本概念、设计原则、优化技巧的理解。

  • 易错点：只会写简单指令，不理解Prompt对模型输出的影响。

  • 面试官关注：考生是否能结合实际业务需求设计高效Prompt，能否举例说明优化过程。

  • 实际项目应用：能否通过Prompt提升模型准确率、减少幻觉。

• 难度【 * * * 】

• 答案

  • Prompt工程是指为大语言模型（LLM）设计和优化输入提示词（Prompt），以引导模型输出符合预期的结果。

  • 关键原则：

    1. 明确具体：问题描述要清晰、具体，避免歧义。

    2. 结构化输入：可用模板、分步指令、示例等结构化方式提升效果。

    3. 约束输出：通过限定格式、字数、风格等减少模型自由发挥。

    4. 迭代优化：根据输出结果不断调整Prompt内容。

  • 常见优化方法：

    1. Few-shot/Zero-shot：给出示例或直接提问。

    2. Chain-of-Thought（思维链）：引导模型分步推理。

    3. 明确要求引用来源、标注不确定性等。

  • 举例：

    1. 问"请用三句话总结以下内容，并给出出处"，比"总结一下"更易获得高质量答案。

38-请解释Agent智能体在AI系统中的作用及其与传统RAG的区别。

• 题目分析和考点

  • 考察对Agent智能体（如LangChain Agent）概念、工作机制、与RAG的区别的理解。

  • 易错点：混淆Agent与RAG、只会背定义不懂实际流程。

  • 面试官关注：考生是否能结合多步推理、工具调用等场景说明Agent优势。

  • 实际项目应用：能否举例说明Agent在复杂任务中的应用。

• 难度【 * * * 】

• 答案

  • Agent智能体是一种具备自主决策和多步推理能力的AI组件，能根据任务动态选择工具、规划执行流程。

  • 与传统RAG区别：

    1. RAG主要是"检索+生成"单轮问答，流程固定。

    2. Agent可根据上下文动态调用检索、计算、API等多种工具，支持多轮对话、复杂任务拆解。

  • 典型应用：

    1. 智能助理自动完成表格、查找资料、发送邮件等多步任务。

    2. 技术支持机器人根据用户问题自动选择知识库、外部API、甚至代码执行。

  • 举例：

    1. 用户问"帮我查下明天北京天气并发邮件给我"，Agent会先查天气，再调用邮件API发送结果。

39-什么是知识蒸馏？其在大模型落地中的作用和常见流程是什么？

• 题目分析和考点

  • 考察对知识蒸馏原理、流程、实际应用价值的理解。

  • 易错点：只会说"模型压缩"，不清楚师生模型、蒸馏损失等细节。

  • 面试官关注：考生是否能结合推理速度、部署成本等分析蒸馏的意义。

  • 实际项目应用：能否举例说明蒸馏带来的性能提升。

• 难度【 * * * 】

• 答案

  • 知识蒸馏是一种模型压缩技术，通过让小模型（学生模型）学习大模型（教师模型）的输出分布，实现模型轻量化。

  • 作用：

    1. 提升推理速度，降低部署成本，便于在移动端、边缘设备等资源受限场景落地。

    2. 保留大模型的知识和能力，提升小模型性能。

  • 常见流程：

    1. 训练大模型（教师模型），获得高精度输出。

    2. 用教师模型对训练数据进行推理，生成"软标签"。

    3. 用软标签和原始标签共同训练学生模型，最小化蒸馏损失。

  • 举例：

    1. 将GPT-3蒸馏为小型Transformer模型，推理速度提升5倍，精度损失很小。

40-请解释召回率和准确率在AI检索系统中的含义及其关系。

• 题目分析和考点

  • 考察对召回率、准确率定义、计算方式、实际意义的理解。

  • 易错点：混淆两者概念，不会计算或分析权衡。

  • 面试官关注：考生是否能结合实际检索场景分析指标取舍。

  • 实际项目应用：能否举例说明如何根据业务需求调整召回率和准确率。

• 难度【 * * 】

• 答案

  • 召回率（Recall）：检索系统找全相关结果的能力，=检索出的相关文档数/所有相关文档数。

  • 准确率（Precision）：检索系统返回结果的相关性，=检索出的相关文档数/检索出的总文档数。

  • 权衡关系：

    1. 提高召回率可能降低准确率（返回更多结果，相关性下降）。

    2. 提高准确率可能降低召回率（只返回最相关，漏掉部分正确答案）。

    3. 实际应用需根据业务需求权衡，如医疗、法律等场景更重视召回率，广告推荐更重视准确率。

  • 举例：

    1. 检索100篇相关文档，系统找出80篇，召回率80%；其中60篇是相关的，准确率60%。