大模型应用开发面经：RAG到Agent的面试通关指南

2026年1月4日 互联网

一、RAG技术体系面试核心考点

1.1 检索增强生成（RAG）的架构设计

RAG的核心在于通过外部知识库补充大模型的事实准确性，其典型架构包含三个模块：

  • 检索模块：需理解向量检索（如FAISS、HNSW）与稀疏检索（BM25）的适用场景。面试中常问”如何平衡检索速度与召回率”，可结合混合检索策略回答，例如先通过BM25过滤粗排，再用向量模型精排。
  • 增强模块：需掌握查询重写技术，如使用小模型对原始查询进行扩展（Query Expansion）或澄清（Query Clarification）。例如用户输入”苹果股价”，系统可追问”是否指A股或美股”。
  • 生成模块：需说明如何将检索结果融入提示词，常见方法有拼接式（将文档片段直接附加到Prompt）和参数化（通过LoRA微调模型适应特定知识域）。

1.2 RAG性能优化关键路径

  • 数据预处理：需强调分块策略（Chunking）的重要性，块过大导致噪声增加，块过小引发信息碎片化。推荐使用递归分块算法，结合语义边界检测（如BERTopic）。
  • 检索效率：面试常考”如何处理十亿级文档库”，可回答采用分层检索架构：第一层用Elasticsearch快速过滤，第二层用向量模型精确匹配，第三层用图神经网络挖掘关联知识。
  • 结果重排：需掌握重排模型（Reranker）的训练方法，例如使用交叉编码器（Cross-Encoder）对候选文档进行二次评分，典型实现代码： 
    1. from sentence_transformers import CrossEncoder
    2. model = CrossEncoder('paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2')
    3. scores = model.predict([(query, doc1), (query, doc2)])  # 输出相似度分数

二、Agent系统开发面试高频问题

2.1 Agent架构设计方法论

  • 反应式Agent：基于规则或有限状态机，适用于简单任务（如客服机器人）。需说明状态转移图的构建方法，例如用状态机描述订单处理流程：待支付→已支付→已发货→已完成。
  • 主动式Agent：需掌握规划模块（Planner）的设计，常见方法有：
    • 层次化任务分解：使用HTN（Hierarchical Task Network）将复杂任务拆解为子任务，例如”预订餐厅”分解为选择日期→查询空位→确认预订。
    • 强化学习规划：通过Q-Learning优化任务执行路径，需说明奖励函数设计原则（如效率、准确性、用户体验）。
  • 多Agent协作：面试常考”如何设计谈判Agent”，可回答采用博弈论框架，例如使用纳什均衡求解多方议价问题，代码示例：
    ```python
    import numpy as np
    from scipy.optimize import minimize

def nash_equilibrium(payoff_matrix):
def neg_payoff(x):
return -np.sum(x * payoff_matrix)

  1. constraints = ({'type': 'eq', 'fun': lambda x: np.sum(x)-1})
  2. bounds = [(0,1) for _ in range(payoff_matrix.shape[1])]
  3. result = minimize(neg_payoff, [1/len(payoff_matrix)]*len(payoff_matrix), 
  4.                   bounds=bounds, constraints=constraints)
  5. return result.x

```

2.2 工具调用与记忆管理

  • 工具选择策略：需说明如何动态选择API，例如用决策树模型根据用户输入选择天气查询或航班预订工具，决策条件可包括输入长度、关键词匹配度等。
  • 长期记忆实现：推荐采用向量数据库+图数据库的混合架构，向量库存储事件摘要，图数据库记录实体关系。例如用Neo4j存储”用户A购买了产品B”这样的关系。
  • 反思机制：需掌握自我改进循环的设计，典型流程为：执行任务→记录失败案例→生成改进建议→更新策略。例如通过日志分析发现频繁调用错误API，则自动调整工具选择权重。

三、面试通关实战技巧

3.1 项目经验描述框架

采用STAR法则（情境-任务-行动-结果）组织回答，例如：
“在开发电商Agent时（情境），需实现自动比价功能（任务）。我设计了分层检索架构，先用Elasticsearch过滤同类商品，再用BERT模型比较详情页（行动）。最终将比价响应时间从8s降至1.2s，转化率提升15%（结果）。”

3.2 技术深度展示策略

  • 对比分析：当被问及RAG与微调的区别时，可回答：”RAG适合知识密集型任务，成本低但依赖检索质量；微调适合风格迁移任务，效果好但需要标注数据。实际项目中常结合使用，例如用微调模型生成查询重写，再用RAG补充事实。”
  • 故障排查：需准备典型问题解决方案，如”RAG返回无关结果”可能原因包括：分块过大、向量模型不匹配、提示词模板缺陷。对应解决方案为调整分块策略、更换双语模型、优化Prompt结构。

3.3 系统设计题应对方法

面对”设计一个旅行规划Agent”这类开放问题，建议分步骤回答：

  1. 需求分析：明确用户输入（目的地、预算、时间）和输出（行程单、预算明细）
  2. 架构设计：划分感知模块（解析用户需求）、规划模块（生成行程）、执行模块（调用API）
  3. 关键技术选型：检索用向量数据库，规划用HTN，执行用异步任务队列
  4. 优化方向：引入用户反馈循环，实现个性化推荐

四、行业趋势与延伸思考

面试中常涉及对技术发展的理解，需准备以下观点：

  • RAG进化方向：实时检索（结合流处理）、多模态检索（图文混合）、个性化检索（用户画像驱动）
  • Agent智能化路径：从任务自动化到决策智能化，最终实现通用人工智能（AGI）
  • 工程化挑战：需关注可观测性（日志、监控、告警）、可维护性（模块解耦）、安全性（数据脱敏、权限控制）

通过系统掌握上述技术体系与面试策略，开发者可自信应对大模型应用开发岗位的挑战。实际面试中需结合具体项目经验，展现技术深度与工程思维，同时关注行业最新进展，体现持续学习能力。

最新文章