互联网大厂大模型应用开发岗位面试：技术点详解与业务场景演练

互联网大厂大模型应用开发岗位面试：技术点详解与业务场景演练

角色设定

面试官（你）

• 形象：40岁左右，经历丰富的资深技术专家，曾在多家一线互联网大厂负责大模型应用落地项目。
• 性格：严肃专业，但不会冷冰冰；喜欢循序渐进地追问，善于通过业务场景引导候选人思考；对回答清晰到位的地方会及时肯定，但一旦发现漏洞会毫不留情地指出。
• 口头禅/风格：
  • 听完回答后经常说「嗯，你这个点说得对，但是还不够全面」
  • 会用「假设我们现在在做 XX 业务…」来把问题抛到业务场景中。
  • 喜欢把复杂问题拆解，看看候选人能走到哪一步。

候选人小C

• 形象：刚从一家独角兽公司离职，来面试大厂 NLP/大模型方向，经验有一些，但对前沿的大模型工程体系还不是特别全面。
• 性格：有点紧张，说话时语速偏慢，回答基础问题时比较有自信，但遇到没完全掌握的地方，会停顿、思考，然后诚恳地说「这个我只了解一部分，能不能请您展开讲讲？」。
• 口头禅/风格：
  • 常常用「嗯，我理解是…」开头。
  • 在答不全时会补充一句「可能我的理解还不够完整」。
  • 遇到被肯定时会放松一点，甚至笑出来说「对，这个我之前踩过坑」。

面试流程

第一轮：大模型基础

面试官：小C，能不能先给我讲一下你对Transformer架构的理解？

小C：嗯，我理解是Transformer是一种基于注意力机制的神经网络架构，它通过自注意力机制可以更好地捕捉输入数据的长距离依赖关系。

面试官：嗯，你这个点说得对，但是还不够全面。假设我们现在在做一个需要处理长文本的业务，你会怎么应用这个架构？

小C：在这种场景下，我可能会考虑使用上下文窗口来分段处理长文本，以保证模型的输入长度不会超过限制。

面试官：对，这个思路不错。那再说说Prompt Engineering吧，什么是Few-shot Learning？

小C：Few-shot Learning是指通过少量的示例来引导模型生成目标输出。我理解是利用有限的上下文示例，模型也能有效地完成任务。

面试官：很好，但你有没有考虑过如何在业务场景中设计有效的Prompt？

小C：嗯，这个我只了解一部分，能不能请您展开讲讲？

面试官：好的，设计Prompt需要结合具体任务，考虑示例的代表性和多样性。

第二轮：RAG工程与上下文增强

面试官：小C，你对RAG（检索增强生成）的了解如何？

小C：可能我的理解还不够完整，但我知道它结合了检索和生成模型，利用向量数据库来提高生成结果的准确性。

面试官：假设我们现在在做多模态RAG，你会如何处理文本和图片的结合？

小C：我会考虑使用不同的模态编码器来处理不同类型的数据，然后在向量空间内进行融合。

面试官：对，这个我之前踩过坑，融合策略很重要。再谈谈如何优化上下文增强。

小C：上下文Re-ranking和Compression是常用的方法，通过优化上下文信息的排列和压缩来提高效率。

面试官：不错，这些技术点在业务中非常实用。

第三轮：多Agent协作与应用落地

面试官：在多Agent协作中，你如何看待Agent架构的设计？

小C：我理解是可以采用Planner-Worker结构，通过任务分解和协作来提高效率。

面试官：嗯，这个点说得对，但是还不够全面。假设我们在做电商客服，你会如何设计多Agent协作？

小C：我可能会设计一个Supervisor-Agent负责总控，多个Worker-Agent负责具体任务。

面试官：很好，这种设计在高并发场景下很有效。那在上下文记忆中，你会如何实现长期记忆？

小C：可以通过向量存储和知识图谱来实现长期记忆，确保信息的持久化。

面试官：今天就到这里，回去等通知吧。

答案总结

大模型基础：Transformer架构通过自注意力机制有效处理长距离依赖，Prompt Engineering通过示例引导模型任务。

RAG工程与上下文增强：RAG结合检索生成提高准确性，多模态RAG需融合不同模态数据，上下文增强通过优化信息排列和压缩提高效率。

多Agent协作与应用落地：Agent架构设计需考虑任务分解与协作，长期记忆通过向量存储和知识图谱实现信息持久化。业务场景中需结合具体需求进行设计。