大模型应用开发面试深度剖析：RAG、上下文工程与多Agent协作实战问答
大模型应用开发面试深度剖析：RAG、上下文工程与多Agent协作实战问答
一、基础层：大模型与上下文工程
面试官：
- 请你简要说说Transformer架构的核心思想和注意力机制。
- 上下文窗口是什么？实际开发中为什么要关注Token和窗口长度？
- Prompt Engineering常见方法有哪些？请举例说明Zero-shot和Few-shot。
- 假设我们做一个智能问答机器人，你会怎么处理长文档输入？
小C回答：
- 嗯，我理解是Transformer核心是自注意力机制，它允许模型关注输入的不同部分，捕捉长距离依赖。每个Token都能和其他Token交互，常见于BERT、GPT等。
- 上下文窗口就是模型一次能处理的Token数量，比如GPT-3有4K Token窗口。窗口太小会丢信息，太大则算力消耗高。Token计费和性能也直接相关。
- Prompt Engineering有Zero-shot、Few-shot、Chain-of-thought等。Zero-shot就是直接问问题，Few-shot会给出类似例子来引导模型。
- 长文档可以分段Chunking，比如按字数分块，或者用语义分割，保证每块能被模型接受。
面试官点评： 你这个点说得对，但是还不够全面。比如Chunking还可以做Overlap避免信息割裂。Prompt Engineering要考虑上下文组织和多轮推理。
答案总结与技术解析
- Transformer与注意力机制：Transformer采用自注意力机制，允许每个Token加权关注输入序列其他部分，提升长依赖建模能力。
- 上下文窗口/Token：窗口决定单轮输入信息量，需权衡信息完整性和算力/价格。Token越多，推理越贵。
- Prompt Engineering：Zero-shot无需示例，Few-shot提供样例引导，Chain-of-thought引出推理链条。实际业务中合理设计Prompt能大幅提升响应质量。
- 长文本处理：Chunking常结合Overlap、语义分割，兼顾窗口限制与语义完整性。
二、核心层：RAG工程与上下文增强
面试官：
- 简述RAG（检索增强生成）的基本流程。
- 向量数据库如Milvus、FAISS在RAG中如何用？实际开发会遇到哪些挑战？
- 检索时用稀疏（BM25）和稠密（Embedding）混合策略的优劣？
- 假设我们做企业知识库问答，如何防止知识过时？
- 如果要应对高并发检索与推理，和数据库连接池类似，你有什么优化思路？
小C回答：
- 我理解RAG是先用检索模型找相关文档，再把检索到的内容和用户问题一起输入大模型生成答案。
- 向量数据库存储文本的Embedding，支持高效的相似度检索。挑战包括Embedding更新、检索延迟、数据一致性。
- Hybrid Search结合BM25和向量检索，能兼顾关键词准确和语义相关性，但实现复杂度高。
- 防止知识过时可以定时重建或增量更新索引，保证新文档被及时检索到。
- 可以类比数据库用连接池，检索服务可以做并发池化，推理环节做批量处理和流控。
面试官点评： 不错，RAG要兼顾检索准确率和响应时效。高并发下缓存和异步队列也很重要。知识更新要考虑增量索引和多版本管理。
答案总结与技术解析
- RAG流程：检索相关文档（向量数据库）→拼接上下文→大模型生成。适合知识密集型问答。
- 向量数据库：支持Embedding高效检索，常见挑战有索引更新、延迟和一致性。
- Hybrid Search：稀疏检索（BM25）关键词精确，稠密检索适合语义扩展。结合能提升召回率。
- 知识更新：定时、增量更新索引，结合A/B测试评估新旧知识覆盖。
- 高并发优化：检索/推理服务池化、批量请求、缓存、异步队列。
三、进阶层：多Agent协作与工程化落地
面试官：
- 简要描述多Agent架构在大模型应用中的价值。举例说明Planner-Worker模式。
- 假设我们做电商客服，如何用多Agent协作提升复杂问题的响应能力？
- 你了解哪些上下文记忆机制？它们在多轮对话中的作用？
- 在实际部署中，如何防御Prompt Injection攻击？
- 业务上线后，A/B测试指标如何设计？
小C回答：
- 我理解多Agent可以模拟协作解决复杂任务。Planner-Worker就是一个Agent负责规划，多个Worker各自执行子任务。
- 电商客服可以有意图识别Agent、FAQ Agent、投诉处理Agent，协作完成多步服务。
- 上下文记忆有短期（Buffer Memory）和长期（向量存储）。多轮对话靠记忆保持上下文连贯。
- Prompt Injection可以加输入过滤、模板白名单，限制系统调用范围。
- A/B测试可以看响应准确率、延迟、用户满意度等。
面试官点评： 挺好，A/B测试还要关注召回率、响应连贯性。Prompt Injection防御要结合日志监控。多Agent需要良好的状态共享和任务分配。
答案总结与技术解析
- 多Agent架构：适合分解复杂任务，如Planner-Worker、Supervisor-Worker。常用于多模块协作场景（电商、办公、教育）。
- 上下文记忆：短期记忆维持多轮对话一致性，长期记忆支持知识沉淀。滑窗、遗忘机制防止记忆膨胀。
- Prompt Injection防御：输入校验、Prompt模板管理、日志监控。
- A/B测试指标：Precision、Recall、Coherence、Latency、用户满意度。
四、业务落地层：典型场景方案设计
以电商客服、企业知识库、在线教育等为例：
- 电商客服助理RAG方案：用RAG检索商品、物流、售后FAQ，结合多Agent处理复杂工单。Chunking用户历史会话，提升上下文理解。
- 企业知识库问答权限隔离：检索时基于用户部门过滤文档，结合Token权限与向量数据库ACL，保障数据安全。
- 在线教育智能导师：长教材分块+多轮问答，短期记忆保持对话连贯，长期记忆记录学生历史提问。
- 医疗问答助手数据合规：脱敏处理输入，日志留痕，输出过滤，满足合规监管。
- 内容创作UGC文风一致性：上下文拼接时用Prompt模板保持语调，结合历史输出做风格统一校验。
总结
大模型应用工程的核心在于基础理论、RAG与上下文管理、工程化和业务落地的系统能力。通过本篇模拟面试，系统梳理了Transformer与Prompt工程、RAG检索与向量数据库、多Agent与上下文记忆、工程化安全与场景方案。对于求职、转型和工程落地者，建议注重原理理解、工程实践和业务结合，持续学习新技术潮流。