大模型应用开发面试全流程实录：RAG、上下文工程与多Agent协作技术深度解析
大模型应用开发面试全流程实录：RAG、上下文工程与多Agent协作技术深度解析
场景设定
互联网大厂大模型应用开发岗位面试，面试官为资深专家，候选人为具备一定经验但尚未全面掌握前沿技术的小C。
第一轮：基础层——打地基
**面试官：**小C，咱们先聊聊大模型的基础。你能简述一下 Transformer 架构和注意力机制的核心原理吗？
**小C：**嗯，我理解是 Transformer 架构通过自注意力机制让模型在处理序列时可以关注到不同位置的信息，避免了 RNN 那种逐步处理带来的长距离依赖问题。注意力机制本质上是通过计算 Query、Key、Value 的相似度分配权重，然后做加权求和。
**面试官：**嗯，你这个点说得对，但是还不够全面。Transformer 的多头注意力让模型能并行捕捉不同语义层次特征，还通过位置编码弥补序列信息丢失。
接下来，讲讲 Prompt Engineering，你能举例说明 Zero-shot 和 Few-shot 的区别吗？
**小C：**Zero-shot 就是不给模型任何样例，直接让它做任务。Few-shot 是给一些样例帮助模型理解任务模式。比如情感分析，Zero-shot 直接问“这句话是正面还是负面”，Few-shot 会加几个已知标签的例句。
**面试官：**对，这个我之前踩过坑。Chain-of-thought、Self-consistency 你了解吗？
**小C：**可能我的理解还不够完整。Chain-of-thought 好像是引导模型分步推理，Self-consistency 是通过多次生成结果选最一致的那个。
**面试官：**不错。再问个细节，Token 在 LLM 里是什么？
**小C：**嗯，我理解是模型处理的最小单位，可以是字节、字符或词；上下文窗口决定一次能处理多少 Token，窗口越大越贵，性能也要权衡。
**面试官：**说得对，但是还可以补充下 Tokenization 的方法，比如 BPE、Unigram。
总结：
- Transformer 依靠多头自注意力和位置编码实现高效序列建模。
- Prompt Engineering包含多种设计思路，如 Zero-shot、Few-shot、Chain-of-thought，提升模型泛化和推理。
- Token 和上下文窗口直接影响模型性能与成本，选择需结合实际业务场景（如客服对话需长窗口）。
第二轮：核心层——RAG工程与上下文增强
**面试官：**假设我们现在在做企业知识库问答。Embedding 技术你用过哪些？其原理是什么？
**小C：**嗯，我理解是 OpenAI Embedding 和 HuggingFace SentenceTransformers 都用过。Embedding 就是把文本转成向量，方便后续检索和匹配。
**面试官：**对，Embedding 通过捕捉语义，把文本映射到高维空间。那你用过哪些向量数据库？
**小C：**FAISS、Milvus 用过，Weaviate 和 Pinecone听过但没实操。FAISS适合本地高效检索，Milvus适合分布式场景。
**面试官：**假设知识库很大，怎么做检索优化？BM25 和 Hybrid Search 你了解吗？
**小C：**BM25 是传统的稀疏检索方法，Hybrid Search是把稀疏（如BM25）和稠密（向量）结合起来提高召回率。
**面试官：**嗯，这个点说得对。多模态 RAG你有什么理解？
**小C：**这个我只了解一部分，能不能请您展开讲讲？
**面试官：**多模态RAG就是文本、图片、表格等不同类型数据的检索和融合，适合电商、医疗等业务场景。
总结：
- Embedding 技术是 RAG 的基础，决定了语义检索效果。
- 向量数据库如 FAISS、Milvus等分别适用于本地/分布式检索。
- 检索优化可结合稀疏（关键词）与稠密（语义）策略，提高精度和召回。
- 多模态RAG让系统能处理多种数据源，提升业务适用性，比如电商商品描述+图片。
第三轮：进阶层——多Agent协作与工程化落地
**面试官：**假设我们要做电商客服助理，如何用多Agent协作提升效率？
**小C：**嗯，我理解是可以用 Planner-Worker 架构，一个Agent负责规划分配任务，Worker负责执行。Supervisor-Worker是再加层监管。
**面试官：**对。LangGraph、AutoGen 你用过吗？
**小C：**只在文档看过，没实际落地。LangGraph可以做多Agent流程编排，AutoGen适合自动化Agent协作。
**面试官：**那上下文记忆怎么设计？
**小C：**Conversation Buffer Memory存对话历史，Token Buffer Memory更细粒度。长期记忆可以用向量存储或数据库。记忆遗忘机制比如Sliding Window。
**面试官：**Prompt管理你怎么看？
**小C：**像Git一样版本控制，能防 prompt 注入攻击。
**面试官：**嗯，这个点说得对。A/B测试你怎么做？
**小C：**对模型回答做指标评估，比如 Precision@K、Recall@K、响应时延。
**面试官：**今天就到这里，回去等通知。
总结：
- 多Agent架构提升大模型应用灵活性，适用于复杂客服、智能办公场景。
- 上下文记忆分短期（对话缓存）和长期（知识库/数据库），遗忘机制保证上下文效率。
- Prompt版本管理和安全防护是工程化的关键，A/B测试帮助持续迭代优化。
- 业务落地需结合具体场景设计，如电商客服助理的多Agent协作、电商/医疗/教育场景的数据脱敏、权限隔离、文风一致性等。
技术点详细展开
- Transformer与注意力机制：自注意力通过动态分配权重，捕捉长距离依赖；多头机制并行处理多种语义。
- Prompt工程：模板化、链式推理、样例提示等方法提升模型任务适应性。
- RAG体系：Embedding驱动语义检索，向量数据库支撑大规模索引，Hybrid Search融合多种检索技术。
- 多Agent协作与上下文记忆：架构设计决定系统扩展性，记忆工程保证多轮复杂对话体验。
- 工程化运维：Prompt版本管理、安全防护、指标监控，保障模型高质量运行。
结语
本文以大模型应用开发岗位为例，完整展现了从基础到进阶的面试流程与技术要点，帮助开发者理解大模型业务落地的核心挑战与解决思路。