互聯網大廠Java求職面試：基于RAG的智能問答系統設計與實現-2
面試背景
鄭薪苦是一名Java開發者，擁有豐富的項目經驗，但在面試中總喜歡用奇葩比喻解釋技術問題。今天他面對的是某大廠技術總監張總，面試主題為“基于RAG的智能問答系統設計與實現”。
第一輪提問：基礎架構設計
張總：假設我們需要構建一個基于RAG的智能問答系統，用于企業內部知識庫查詢，你會如何設計整體架構？
鄭薪苦：這個嘛，就像蓋房子一樣！首先得打地基，也就是數據源部分。我們可以通過向量化工具（比如Hugging Face Embeddings）將文檔轉化為向量，存儲在向量數據庫（如Milvus或PGVector）中。然后是框架選擇，我推薦使用Spring AI來接入大模型。
張總：不錯，繼續深入。如果需要處理多模態數據（文本+圖片），你會怎么擴展？
鄭薪苦：啊，這就像是給房子加個陽光房！我們可以引入多模態模型，例如CLIP或者BLIP，把圖片也轉成向量存起來。不過這里要注意兼容性，最好用統一的向量化標準。
張總：好的，最后一個問題，如何保證系統的高可用性？
鄭薪苦：高可用嘛，就像是備胎策略！可以搞主從復制，再加個負載均衡器，萬一主節點掛了，備胎馬上頂上！
張總：嗯，有點意思，但還需要更具體的方案。
第二輪提問：性能優化與緩存策略
張總：接下來聊聊性能優化。你覺得如何提升問答系統的響應速度？
鄭薪苦：這就好比開車要減少剎車次數！我們可以在前端加一層Redis緩存，對于高頻問題直接返回結果，避免每次都去查大模型。
張總：那如果緩存命中率不高呢？
鄭薪苦：那可能是因為緩存策略太死板了，就像煮飯時火候不對！可以用語義緩存優化，比如根據相似度匹配緩存中的答案。
張總：很好。那么如何降低大模型調用成本？
鄭薪苦：降低成本嘛，就是少花錢多辦事！可以設置閾值，只有當用戶問題超出緩存范圍時才調用大模型，其他情況下靠本地小模型解決。
張總：不錯，考慮得很全面。
第三輪提問：安全性與未來趨勢
張總：最后談談安全性。如何防止敏感信息泄露？
鄭薪苦：這就像防賊一樣，得裝防盜門！可以在輸入輸出層加入敏感詞過濾模塊，并且對數據進行加密傳輸。
張總：未來有哪些技術趨勢值得關注？
鄭薪苦：我覺得AI會越來越聰明，就像孩子長大了一樣！比如混合檢索技術的發展，可以讓RAG系統更精準。另外，邊緣計算也可能成為新熱點。
張總：總結得很好。你先回去等通知吧。
標準答案
技術原理詳解
- RAG工作原理：RAG結合了檢索與生成兩種能力，通過向量數據庫快速定位相關上下文，再由大模型生成答案。
- 向量數據庫選型：Milvus支持高效向量搜索；PGVector則適合PostgreSQL生態。
- 緩存優化：Redis緩存可顯著提升響應速度，而語義緩存基于嵌入空間距離進一步提升了命中率。
實際業務案例
- 某電商平臺采用RAG技術實現了商品咨詢自動化，日均處理百萬級查詢。
- 某銀行利用RAG構建客服機器人，大幅減少了人工干預。
常見陷阱與優化方向
- 陷阱：過度依賴大模型導致成本失控。
- 優化：合理使用緩存和輕量級模型分擔壓力。
發展趨勢
- 混合檢索將成為主流。
- 邊緣計算將進一步降低延遲。
希望這篇文章能幫到大家！
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