互联网大厂面试：大模型应用开发岗位核心技术点解析
互联网大厂面试：大模型应用开发岗位核心技术点解析
第一轮：大模型基础与上下文工程
问题 1：你能简单介绍 Transformer 架构的工作原理吗？
小C：嗯，我理解是 Transformer 主要依赖自注意力机制（Self-Attention）来建模输入序列之间的关系。通过 Multi-Head Attention，可以从多个角度捕捉特征。它还包含前馈神经网络、残差连接和 LayerNorm。这个架构的优势在于它能够并行化计算，相比 RNN 更高效。
面试官：嗯，你这个点说得对，但是还不够全面。Transformer 的核心是 Attention 机制，它通过 Query、Key、Value 的计算获得权重分布。你提到的并行化确实是它的优势之一，但它的计算复杂度也是一个挑战，特别是在长序列任务中。
问题 2：Prompt Engineering 中 Zero-shot 和 Few-shot 的区别是什么？
小C：Zero-shot 是指模型在没有示例的情况下直接完成任务，Few-shot 则会提供少量示例来引导模型。它们的应用场景依赖于任务的复杂程度和模型的泛化能力。
面试官：回答不错。补充一点，Few-shot 本质上利用了大模型的上下文学习能力。你觉得 Few-shot 的示例顺序会影响输出吗？
小C：会的，示例的顺序可能改变模型的关注点，从而影响结果。
面试官：很好，这也是 Prompt Engineering 的精髓之一。
问题 3：如何处理长文本的上下文窗口限制？
小C：可能需要对长文本进行分块（Chunking），常见策略包括 Overlap 分块和基于语义的分割（Semantic Splitting）。
面试官：说得对，但还可以优化，比如使用动态窗口调整或结合 Summarization。长文本处理的挑战在于既要保持信息完整性，又要控制上下文长度。
第二轮：RAG 工程与上下文增强
问题 1：什么是 Hybrid Search，它有哪些优点？
小C：Hybrid Search 是结合稀疏检索（如 BM25）和稠密检索（如向量召回）的策略。优点是它能兼顾精确匹配和语义匹配，提升检索效果。
面试官：嗯，这个点说得对。假设我们在做企业知识库问答，Hybrid Search 的优势在哪里？
小C：可以用 BM25 快速筛选候选文档，再用向量召回进行语义排序，提升准确性。
面试官：不错。再深入一点，你会怎么设计 Rerank 模块？
小C：可能会用一个轻量级的语言模型对候选答案打分，提升最终的排序质量。
问题 2：如何应对知识过时的问题？
小C：定时刷新索引是一种方法，或者基于增量更新只维护新数据的向量。
面试官：回答得很好。补充一点，实时性要求高的场景，还可以考虑结合流式数据处理框架。
第三轮：多 Agent 协作与工程化优化
问题 1：如何设计一个电商客服的多 Agent 系统？
小C：嗯，我理解是可以采用 Planner-Worker 架构，Planner 负责任务分解，Worker 负责具体执行，比如查询订单、回答物流问题等。
面试官：不错。如果遇到任务冲突，比如两个 Worker 同时修改一个订单怎么办？
小C：可能需要引入锁机制，或者通过任务队列来协调。
问题 2：如何防御 Prompt Injection 攻击？
小C：可以通过对用户输入进行过滤和规范化，或者设置模型的角色约束，防止越权操作。
面试官：很好，Prompt 版本管理也可以帮助快速回滚被攻击的 Prompt。
总结
今天的面试涵盖了 Transformer 基础、Prompt Engineering、RAG 应用以及多 Agent 协作等核心技术点。小C的表现可圈可点，对大模型的基础知识掌握比较扎实，但在工程化和优化细节上还有提升空间。回去等通知吧！