大模型开发面试实录：Transformer、RAG、Agent工程链路与场景落地全面解析

大模型开发面试实录：Transformer、RAG、Agent工程链路与场景落地全面解析

一、基础层：大模型原理与上下文工程

面试官（O）：我们先聊聊Transformer架构，你能说说它的核心机制吗？

小C（C）：嗯，我理解是Transformer依靠自注意力机制，每个Token能和序列中其他Token互动，捕捉全局信息。多头注意力让模型并行关注不同子空间，位置编码弥补序列顺序。层堆叠和残差连接帮助模型更好训练。

O：你这个点说得对，但是还不够全面。Transformer还有前馈网络和归一化层，这些也很重要。

O：Token与上下文窗口的关系？

C：Token是文本分割的基本单元，上下文窗口限制了模型一次处理的Token数。长文本需要Chunking，比如Overlap或语义分割，保证信息连续。

O：假设我们现在在做电商客服，Prompt Engineering该怎么用？

C：Zero-shot直接给任务指令，Few-shot加示例，Chain-of-thought让模型分步推理。Prompt模板化和Chaining能适配多业务场景。

O：Prompt Chaining有哪些优势？

C：它能将复杂任务拆成多步，逐步引导模型推理。

答案总结

• Transformer核心：自注意力、多头机制、位置编码、层堆叠、前馈层、归一化。
• Token/窗口管理：窗口决定信息处理能力，Chunking保证长文本上下文连续。
• Prompt Engineering：Zero-shot、Few-shot、Chain-of-thought、模板化与Chaining提升适应性和泛化。

业务场景分析：客服场景需分块长会话，Prompt模板和Chaining可灵活应对多类型客户问题。

技术要点：分词策略、窗口控制、模板化设计。

二、核心层：RAG工程与上下文增强

O：现在我们做企业知识库问答，如何设计高质量检索？

C：嗯，我理解是用Embedding技术把文档向量化，存FAISS或Milvus数据库。检索时先BM25稀疏召回，再向量召回，最后Rerank。

O：你说得对，但是还不够全面。Embedding Cache和Prompt Cache怎么用？

C：Embedding Cache减少重复计算，Prompt Cache提升响应速度。知识过时可以定时或增量刷新索引。

O：多模态RAG怎么做？

C：可以为文本、图片等不同模态分别做Embedding，统一检索。

O：高并发场景怎么设计？

C：用连接池如HikariCP做请求复用，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。
• Cache机制：Embedding/Prompt Cache减少冗余计算。
• 知识更新：定时/增量索引刷新。
• 多模态融合：统一多源Embedding检索。
• 并发优化：连接池、异步任务。

业务场景分析：知识库问答需高效检索、缓存优化、高并发处理。

技术要点：Embedding技术、数据库选型、多检索融合、缓存设计。

三、进阶层：多Agent协作与工程化运维

O：假设我们做在线教育智能导师，如何设计多Agent协作？

C：可以用Planner-Worker架构，一个Agent规划任务，多个Worker执行。Supervisor-Worker适合流程复杂场景，Memory Sharing提升协作能力。

O：LangGraph、AutoGen了解吗？

C：只用过一点，LangGraph能自定义Agent流转，AutoGen适合并发Agent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：Sliding Window或Decay Function控制信息保留时间。

O：Prompt版本管理和防注入？

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、响应一致性和延迟等多指标比对。

答案总结

• 多Agent协作：Planner-Worker、Supervisor-Worker、Memory Sharing。
• 上下文记忆：短期Buffer、长期知识图谱/向量存储、Sliding Window/Decay Function。
• 工程化运维：Prompt版本管理、防注入、LLM Observability、A/B测试。

业务场景分析：教育智能导师需多Agent分工协作、记忆管理和安全运维。

技术要点：Agent架构、记忆持久化、遗忘机制、Prompt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

本文以互联网大厂大模型开发岗位面试为场景，梳理了Transformer原理、Prompt工程、Token管理、RAG检索增强、Embedding与向量数据库、多模态融合、高并发优化、多Agent协作、上下文记忆与工程化运维等关键技术。结合电商客服、企业知识库、在线教育等实际业务场景，系统拆解技术原理、优缺点和工程实践，助力开发者构建大模型应用系统知识体系和落地能力。