互聯網大廠面試：大模型應用開發崗位核心技術點解析
第一輪：大模型基礎與上下文工程
問題 1：你能簡單介紹 Transformer 架構的工作原理嗎？
小C：嗯，我理解是 Transformer 主要依賴自注意力機制（Self-Attention）來建模輸入序列之間的關系。通過 Multi-Head Attention，可以從多個角度捕捉特征。它還包含前饋神經網絡、殘差連接和 LayerNorm。這個架構的優勢在于它能夠并行化計算，相比 RNN 更高效。
面試官：嗯，你這個點說得對，但是還不夠全面。Transformer 的核心是 Attention 機制，它通過 Query、Key、Value 的計算獲得權重分布。你提到的并行化確實是它的優勢之一，但它的計算復雜度也是一個挑戰，特別是在長序列任務中。
問題 2：Prompt Engineering 中 Zero-shot 和 Few-shot 的區別是什么？
小C：Zero-shot 是指模型在沒有示例的情況下直接完成任務，Few-shot 則會提供少量示例來引導模型。它們的應用場景依賴于任務的復雜程度和模型的泛化能力。
面試官：回答不錯。補充一點，Few-shot 本質上利用了大模型的上下文學習能力。你覺得 Few-shot 的示例順序會影響輸出嗎？
小C：會的，示例的順序可能改變模型的關注點，從而影響結果。
面試官：很好，這也是 Prompt Engineering 的精髓之一。
問題 3：如何處理長文本的上下文窗口限制？
小C：可能需要對長文本進行分塊（Chunking），常見策略包括 Overlap 分塊和基于語義的分割（Semantic Splitting）。
面試官：說得對，但還可以優化，比如使用動態窗口調整或結合 Summarization。長文本處理的挑戰在于既要保持信息完整性，又要控制上下文長度。
第二輪：RAG 工程與上下文增強
問題 1：什么是 Hybrid Search，它有哪些優點？
小C：Hybrid Search 是結合稀疏檢索（如 BM25）和稠密檢索（如向量召回）的策略。優點是它能兼顧精確匹配和語義匹配，提升檢索效果。
面試官：嗯，這個點說得對。假設我們在做企業知識庫問答，Hybrid Search 的優勢在哪里？
小C：可以用 BM25 快速篩選候選文檔，再用向量召回進行語義排序，提升準確性。
面試官：不錯。再深入一點，你會怎么設計 Rerank 模塊？
小C：可能會用一個輕量級的語言模型對候選答案打分，提升最終的排序質量。
問題 2：如何應對知識過時的問題？
小C：定時刷新索引是一種方法，或者基于增量更新只維護新數據的向量。
面試官：回答得很好。補充一點，實時性要求高的場景，還可以考慮結合流式數據處理框架。
第三輪：多 Agent 協作與工程化優化
問題 1：如何設計一個電商客服的多 Agent 系統？
小C：嗯，我理解是可以采用 Planner-Worker 架構，Planner 負責任務分解，Worker 負責具體執行，比如查詢訂單、回答物流問題等。
面試官：不錯。如果遇到任務沖突，比如兩個 Worker 同時修改一個訂單怎么辦？
小C：可能需要引入鎖機制，或者通過任務隊列來協調。
問題 2：如何防御 Prompt Injection 攻擊？
小C：可以通過對用戶輸入進行過濾和規范化，或者設置模型的角色約束，防止越權操作。
面試官：很好，Prompt 版本管理也可以幫助快速回滾被攻擊的 Prompt。
總結
今天的面試涵蓋了 Transformer 基礎、Prompt Engineering、RAG 應用以及多 Agent 協作等核心技術點。小C的表現可圈可點，對大模型的基礎知識掌握比較扎實，但在工程化和優化細節上還有提升空間。回去等通知吧！
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