最近很多去面試的 AI 大模型應用工程師/架構師的同學反饋：企業(yè)面試只關注一件事：當事情變得復雜時，你能否像研究人員、產品負責人或 AI 大模型應用工程師/架構師一樣思考？

今天，我將帶你了解 10 個精選的 AI 大模型應用架構設計的面試問題，沒有廢話，沒有“什么是大模型”這種無聊問題。只有真實場景、深度思考以及經得起推敲的解決方案！

下文我們詳細剖析之。

一、10 個精選 AI 大模型應用架構設計面試問題剖析

1、面試題一：解釋你會如何評估一個 RAG 流水線的性能。

考察點：全面的 RAG 理解能力，你能否超越準確率，談論真實性、相關性和檢索質量？

解決方案：評估 RAG 流水線意味著你要看兩個系統(tǒng)，它們各自要出色，并且要協(xié)同工作——檢索和生成。首先，對于檢索器，你需要評估它是否能針對查詢返回正確的文檔。這時，像 Precision@k、Recall@k 和平均倒數(shù)排名（MRR）這樣的指標就大放異彩了。它們有助于確定相關文檔在 top-k 結果中出現(xiàn)的頻率，以及這些相關結果出現(xiàn)的早晚。

但這只是故事的一半。

生成組件需要在真實性方面進行評估——它是否會“幻覺化”，還是會基于檢索到的數(shù)據保持腳踏實地？在這方面，像 FEVER 和 TruthfulQA 這樣的數(shù)據集是很好的基準。你還要檢查相關性，可以通過生成內容與原始用戶查詢之間的詞匯重疊，或者使用語義相似性分數(shù)來衡量。

最后，將這些定量指標與人類評估和用戶反饋循環(huán)結合起來，這對于理解細微差別至關重要——答案是否感覺有用、可信且表達清晰？

2、面試題二：要求你在使用 RAG 構建的生成式問答系統(tǒng)中減少幻覺現(xiàn)象，你會如何著手？

考察點：對生成真實性深度理解，以及你在優(yōu)化檢索 - 生成工作流方面的實際能力。

解決方案：在基于 RAG 的系統(tǒng)中減少幻覺現(xiàn)象，需要控制生成內容在檢索文檔中的“扎根”程度。第一步是優(yōu)化檢索器，確保它能夠浮現(xiàn)出真正相關的段落——可以使用像 Contriever 或 ColBERT 這樣的密集檢索器，并在特定領域數(shù)據上進行微調。接下來，在生成器之前引入過濾層，使用重排序器或文檔分類器來剔除檢索到的低質量內容。

然后，在生成方面，應用受限解碼技術（如復制機制或帶有 top-p 限制的核采樣），以防止模型編造未經支持的信息。在生成過程中整合引用或來源歸屬機制，也可以加強可追溯性，促使模型保持錨定。

最后，閉環(huán)操作：實施反饋感知訓練，或者使用對比學習，通過懲罰與檢索上下文偏離的輸出來實現(xiàn)。這些措施共同縮小了檢索與生成之間的差距，大幅減少了幻覺現(xiàn)象。

3、面試題三：客戶希望在他們專有的數(shù)據集上微調一個大型語言模型，但 GPU 可用性有限，你會如何進行？

考察點：對參數(shù)高效微調的實際理解，以及在資源受限環(huán)境下的權衡。

解決方案：全參數(shù)微調在這里是不可行的——它內存占用大且計算成本高昂。相反，最好的選擇是使用參數(shù)高效微調（PEFT）方法。從 LoRA（低秩適應）開始，它只訓練一小部分參數(shù)，大幅減少資源使用。如果內存極度受限，轉向 QLoRA，它將 LoRA 與量化（通常是 4 位）結合起來，允許在消費級 GPU 上進行微調。

確保凍結基礎模型，只更新注入的適配器層。像 Hugging Face 的 PEFT 庫這樣的工具可以讓這個過程無縫進行。并且記得密切監(jiān)控性能；如果模型在下游任務中表現(xiàn)不佳，考慮選擇性地解凍關鍵的 Transformer 塊。

4、面試題四：設計一個可擴展的檢索系統(tǒng)，能夠處理數(shù)十億文檔上的多語言查詢。

考察點：大規(guī)模檢索系統(tǒng)設計，跨語言表示處理，以及架構選擇。

解決方案：可擴展性和多語言性是一個棘手的組合。你首先使用像 LaBSE、mBERT 或 DistilmBERT-Multilingual 這樣的模型構建密集向量索引，它們將跨語言的語義含義編碼到共享的嵌入空間中。使用 Milvus、 FAISS 或 Weaviate 進行可擴展的向量索引，按文檔語言或主題進行分片，以優(yōu)化查詢時間。

為了保持實時性能，預先計算并緩存高頻查詢向量。在推理時添加一個語言檢測層，以調節(jié)查詢嵌入管道。此外，考慮使用多語言交叉編碼器對檢索到的段落進行重排序，以提高精度。

最后，用戶交互日志應該回流，以便使用多語言中的硬負樣本進行對比學習，持續(xù)改進檢索器。

5、面試題五：你會如何評估一個在法律文件上訓練的大模型是否給出準確、可信的輸出？

考察點：特定領域的評估心態(tài)，法律問答的真實性，以及風險意識。

解決方案：你不僅想要準確率，你還想要在法律上站得住腳的輸出。從 BLEU、ROUGE 或 BERTScore 這樣的自動指標開始，但要明白它們只是觸及表面。對于法律環(huán)境，優(yōu)先考慮真實性和可解釋性。使用包含事實陷阱或對抗性措辭的自定義評估集，測試模型是否“扎根”。

實施法律專業(yè)人士的人工審查。在你的系統(tǒng)中建立一個反饋循環(huán)，讓法律專家可以標記模糊或不正確的生成內容，并利用這些數(shù)據進一步微調或對齊模型。

你還可以在生成過程中整合引用驗證——引用的案例法或法規(guī)是否真的出現(xiàn)在檢索到的內容中？如果沒有，那就是披著法律術語的幻覺。

6、面試題六：一個在過去的金融交易上訓練的欺詐檢測系統(tǒng)突然準確率下降了，你會如何調試？

考察點：模型監(jiān)控，概念漂移檢測，現(xiàn)實世界部署的敏感性。

解決方案：首先，不要責怪模型——檢查數(shù)據。突然下降通常意味著概念漂移——輸入數(shù)據的統(tǒng)計特性發(fā)生了變化。通過使用 Kolmogorov–Smirnov 測試或人口穩(wěn)定性指數(shù)（PSI）等工具，將訓練數(shù)據的特征分布與實時流量進行比較來確認這一點。

如果確認漂移，可能需要重新訓練。但在匆忙行動之前，檢查是否有新的欺詐模式在訓練集中沒有得到體現(xiàn)。如果是這樣，標記最近的數(shù)據，并在增量訓練設置中使用它。

此外，檢查你的管道：特征生成代碼、輸入 API，甚至是上游數(shù)據源。有時模型本身沒問題，但數(shù)據并非你所認為的那樣。

7、面試題七：你會如何優(yōu)化一個預計要處理 1000+ 并發(fā)用戶的智能客服 AI 智能體的延遲？

考察點：模型服務效率，批量處理，以及吞吐量權衡。

解決方案：首先，在使用優(yōu)化的 Transformer 庫（如 vLLM 或 Triton）的 GPU 支持的設置上運行推理。這些支持連續(xù)批量處理，允許你在一次前向傳遞中為多個用戶查詢提供服務。

如果你還沒有使用量化模型，那就切換過來——它們顯著減少了計算時間。對于后端基礎設施，使用異步消息隊列，并啟用自動擴展的 Kubernetes 進行水平擴展。

還要考慮為常見問題（例如“你的退款政策是什么？”）緩存輸出，并在完整模型在后臺完成時，使用早期退出解碼或較小的精簡模型進行首次響應。

8、面試題八：給定一個檢索系統(tǒng)，它對小眾生物醫(yī)學查詢返回不相關的文檔，你會怎么做？

考察點：特定領域的檢索優(yōu)化，對嵌入和訓練數(shù)據的理解。

解決方案：不相關性可能源于通用嵌入。生物醫(yī)學查詢需要專門的理解，所以首先將基礎模型替換為像 BioBERT 或 SciBERT 這樣的模型，它們是在領域語料庫上預訓練的。

在領域內查詢 - 文檔對上微調檢索器，這有助于使其語義空間與生物醫(yī)學語言對齊。在訓練期間納入硬負樣本（看起來相似但錯誤的文檔），以加強對比學習。

最后，使用在生物醫(yī)學問答上微調的交叉編碼器進行重排序，以提高 top-k 精度。這樣，即使你的初始檢索有噪聲，你的頂部結果也能保持高度相關。

9、面試題九：設計一個持續(xù)改進已部署的 AI 大模型應用客戶支持模型的流水線。

考察點：MLOps 心態(tài)，反饋循環(huán)，持續(xù)學習，以及安全部署。

解決方案：流水線從真實世界的反饋開始。捕獲每一次客戶互動，并標記那些被評為差或升級到人工智能體的互動。將這些作為微調數(shù)據，要么強化好的行為，要么緩解失敗案例。

實施人工參與的驗證系統(tǒng)，對標記的生成內容進行審查和糾正，并將這些糾正納入每周或每月的更新周期。如果合適，使用人類反饋強化學習（RLHF），特別是要對齊語氣和禮貌。

最后，設置監(jiān)控儀表板，跟蹤延遲、幻覺頻率和用戶滿意度。如果任何一項下降，觸發(fā)重新訓練作業(yè)或回滾邏輯，以恢復到穩(wěn)定的模型。

10、面試題十：你會如何處理一個多模態(tài)大模型的評估，該模型以圖像和文本作為輸入并生成標題？

考察點：多模態(tài)評估知識，結合 NLP 和視覺指標。

解決方案：首先，使用 BLEU、METEOR 和 CIDEr 等標準指標評估文本輸出。但不要止步于此——這些指標只評估流暢性和表面級別的正確性。對于更深層次的語義相關性，使用 SPICE（查看場景圖相似性）或 CLIPScore，后者通過嵌入測量圖像和標題之間的對齊情況。

為了捕捉邊緣情況（例如，諷刺、否定），包括人工評估者，他們根據相關性、創(chuàng)造力和語氣對輸出進行評分。在某些情況下，訓練分類器以檢測幻覺元素——比如說，如果標題中提到狗，而圖像中沒有狗。

此外，將圖像 - 問題對作為輸入，并通過視覺問答（VQA）指標進行評估，如果你的模型支持對視覺內容進行交互式查詢的話。

好了，這就是我今天想分享的內容。

本文轉載自???玄姐聊AGI??  作者：玄姐