大模型应用开发面试实录：LLM原理、RAG工程与多Agent场景化落地解析

大模型应用开发面试实录：LLM原理、RAG工程与多Agent场景化落地解析

一、基础层：大模型原理与上下文工程

面试官（O）：我们先聊聊大模型基础。Transformer架构你能简单说一下吗？

小C（C）：嗯，我理解是Transformer主要通过自注意力机制，能让每个Token和其他Token建立联系，提升上下文理解力。多头注意力可以关注不同子空间，位置编码补足序列信息。

O：你这个点说得对，但是还不够全面。Transformer的层堆叠和残差连接也很关键，可以加速训练和防止梯度消失。

O：那上下文窗口和Token的关系你怎么看？

C：上下文窗口限制了模型一次能处理的信息长度，Token是被编码后的最小单位。长文本需要Chunking，比如Overlap或语义分割，保证信息不丢失。

O：假设我们做电商客服，如何用Prompt Engineering提升模型表现？

C：Zero-shot直接给任务说明，Few-shot加示例，Chain-of-thought引导分步推理。Prompt模板化可以让不同场景快速适配。

O：Prompt Chaining呢？

C：就是把多个Prompt串联起来，复杂任务分阶段完成。

答案总结

• Transformer架构：自注意力、多头注意力、残差连接、位置编码，提升序列建模能力。
• Token与上下文窗口：窗口决定信息处理长度，需合理分块，Chunking保证上下文连续。
• Prompt Engineering：Zero-shot、Few-shot、Chain-of-thought，Prompt模板化与Chaining提升适应性。

业务场景：电商客服需分块长会话，Prompt设计直接影响问答效果。

技术细节：合理分词、窗口管理、模板化Prompt设计。

二、核心层：RAG工程与上下文增强

O：假设我们现在做企业知识库问答，怎么设计高质量检索？

C：嗯，我理解是可以用Embedding技术把文档转为向量，存到FAISS或Milvus等向量数据库。检索时先用BM25做稀疏召回，再用向量召回，最后Rerank。

O：你说得对，但是还不够全面。Embedding Cache和Prompt Cache如何优化性能？

C：Embedding Cache减少重复计算，Prompt Cache提升响应速度。可能我的理解还不够完整。

O：知识过时怎么办？

C：定时刷新索引，增量更新向量，不用全量重算。

O：多模态RAG呢？比如文本和图片。

C：分别做文本和图片的Embedding，统一检索。

O：高并发检索怎么设计？

C：用连接池类库比如HikariCP优化并发请求，异步处理，保证低延迟。

答案总结

• RAG流程：Embedding+向量数据库+Hybrid检索+Rerank，提升检索与生成准确率。
• Cache优化：Embedding Cache、Prompt Cache减少冗余计算。
• 知识更新：定时/增量刷新索引。
• 多模态RAG：统一多源数据Embedding检索。
• 高并发优化：连接池、异步处理保证响应。

业务场景：企业知识库需多策略检索、缓存优化及高并发处理。

技术细节：Embedding抽取、数据库选型、检索策略、多模态融合、缓存机制。

三、进阶层：多Agent协作与工程化运维

O：假设我们在做在线教育智能导师，怎么设计多Agent协作？

C：可以用Planner-Worker架构，一个Agent负责规划，多个Worker执行具体任务。Supervisor-Worker适合复杂流程，Memory Sharing能提升Agent协作。

O：LangGraph、AutoGen你了解吗？

C：只用过一点，LangGraph可以自定义Agent流转关系，AutoGen适合多Agent并发协作。

O：上下文记忆怎么做？

C：短期用Conversation Buffer，长期用向量存储或知识图谱。

O：记忆遗忘机制？

C：用Sliding Window或Decay Function，控制信息保留。

O：Prompt版本管理和防注入呢？

C：用Git管理Prompt，输入过滤防止Prompt Injection。

O：A/B测试怎么做？

C：用Precision@K、Recall@K、响应一致性、延迟等指标对比评估。

答案总结

• 多Agent协作：Planner-Worker、Supervisor-Worker、Memory Sharing，提升任务自动化与智能化。
• 上下文记忆：短期Buffer、长期向量存储，Sliding Window/Decay Function实现遗忘。
• 工程化运维：Prompt版本管理、注入防御、LLM Observability、A/B测试。

业务场景：教育导师需多Agent协同、记忆管理、安全管控。

技术细节：Agent架构、记忆持久化、遗忘机制、版本管理、指标测试。

面试收尾

O：今天就到这里，回去等通知。

总结

本文以互联网大厂面试场景，系统梳理了大模型应用开发的核心知识。从Transformer原理、Prompt工程、Chunking到RAG检索、缓存、多模态融合，再到多Agent协作、上下文记忆、工程化运维，结合电商客服、企业知识库、在线教育等业务场景，分步解析技术原理与落地方案，为大模型开发者提供了全链路参考。