大模型应用开发面试全流程：Transformer、RAG检索与多Agent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，让每个Token都能和其他Token建立联系，提升上下文建模能力。多头注意力关注不同的信息，位置编码补足序列顺序。

**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，可以加速训练并防止梯度消失。

**O：**上下文窗口和Token有什么关系？

**C：**上下文窗口就是模型一次处理的最大Token数，Token是编码后的最小单位。长文本超出窗口要分块处理，比如Overlap或语义分割Chunking，保证信息不丢失。

**O：**假设我们做电商客服，Prompt Engineering怎么用？

**C：**Zero-shot是直接任务描述，Few-shot加示例，Chain-of-thought引导分步推理。Prompt模板化能让不同业务快速适配。

**O：**Prompt Chaining呢？

**C：**就是把多个Prompt串联起来，复杂任务分阶段完成。

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答案总结

• Transformer架构：自注意力、多头注意力、残差连接、位置编码，提升序列理解。
• Token与上下文窗口：窗口决定信息长度，需合理Chunking，保证上下文。
• Prompt Engineering：Zero-shot、Few-shot、Chain-of-thought、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设计影响问答效果。

技术细节：分词、窗口管理、Prompt模板化设计。

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二、核心层：RAG工程与上下文增强

**O：**假设我们做企业知识库问答，怎么实现高质量检索？

**C：**嗯，我理解是用Embedding技术把文档转为向量，存到FAISS或Milvus等数据库。检索时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怎么优化性能？

**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，或增量更新向量，不用全量重算。

**O：**多模态RAG怎么设计？

**C：**文本、图片等都做Embedding，统一检索。

**O：**高并发检索怎么优化？

**C：**用连接池类库如HikariCP，支持异步、批量处理，保证低延迟。

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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Embedding检索。
• 高并发优化：连接池、异步处理提升系统性能。

业务场景：企业知识库需多策略检索、缓存优化、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。

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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，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执行任务。Supervisor-Worker适合复杂流程，Memory Sharing提升协作。

**O：**LangGraph、AutoGen这些你用过吗？

**C：**只用过一点，LangGraph能灵活定义Agent流程，AutoGen适合多Agent并发。

**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，控制信息保留时间。

**O：**Prompt版本管理和注入防御怎么做？

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

**O：**A/B测试如何落地？

**C：**用Precision@K、Recall@K、响应一致性、延迟等指标评估。

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答案总结

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

业务场景：教育智能导师需多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。

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面试收尾

**O：**今天就到这里，回去等通知。

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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链，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，帮助开发者快速掌握大模型系统全链路知识。