2025 年 AI 大模型应用面试必问的 10 个 架构设计题 原创

最近很多去面试的 AI 大模型应用工程师/架构师的同学反馈：企业面试只关注一件事：当事情变得复杂时，你能否像研究人员、产品负责人或 AI 大模型应用工程师/架构师一样思考？

今天，我将带你了解 10 个精选的 AI 大模型应用架构设计的面试问题，没有废话，没有“什么是大模型”这种无聊问题。只有真实场景、深度思考以及经得起推敲的解决方案！

下文我们详细剖析之。

一、10 个精选 AI 大模型应用架构设计面试问题剖析

1、面试题一：解释你会如何评估一个 RAG 流水线的性能。

考察点：全面的 RAG 理解能力，你能否超越准确率，谈论真实性、相关性和检索质量？

解决方案：评估 RAG 流水线意味着你要看两个系统，它们各自要出色，并且要协同工作——检索和生成。首先，对于检索器，你需要评估它是否能针对查询返回正确的文档。这时，像 Precision@k、Recall@k 和平均倒数排名（MRR）这样的指标就大放异彩了。它们有助于确定相关文档在 top-k 结果中出现的频率，以及这些相关结果出现的早晚。

但这只是故事的一半。

生成组件需要在真实性方面进行评估——它是否会“幻觉化”，还是会基于检索到的数据保持脚踏实地？在这方面，像 FEVER 和 TruthfulQA 这样的数据集是很好的基准。你还要检查相关性，可以通过生成内容与原始用户查询之间的词汇重叠，或者使用语义相似性分数来衡量。

最后，将这些定量指标与人类评估和用户反馈循环结合起来，这对于理解细微差别至关重要——答案是否感觉有用、可信且表达清晰？

2、面试题二：要求你在使用 RAG 构建的生成式问答系统中减少幻觉现象，你会如何着手？

考察点：对生成真实性深度理解，以及你在优化检索 - 生成工作流方面的实际能力。

解决方案：在基于 RAG 的系统中减少幻觉现象，需要控制生成内容在检索文档中的“扎根”程度。第一步是优化检索器，确保它能够浮现出真正相关的段落——可以使用像 Contriever 或 ColBERT 这样的密集检索器，并在特定领域数据上进行微调。接下来，在生成器之前引入过滤层，使用重排序器或文档分类器来剔除检索到的低质量内容。

然后，在生成方面，应用受限解码技术（如复制机制或带有 top-p 限制的核采样），以防止模型编造未经支持的信息。在生成过程中整合引用或来源归属机制，也可以加强可追溯性，促使模型保持锚定。

最后，闭环操作：实施反馈感知训练，或者使用对比学习，通过惩罚与检索上下文偏离的输出来实现。这些措施共同缩小了检索与生成之间的差距，大幅减少了幻觉现象。

3、面试题三：客户希望在他们专有的数据集上微调一个大型语言模型，但 GPU 可用性有限，你会如何进行？

考察点：对参数高效微调的实际理解，以及在资源受限环境下的权衡。

解决方案：全参数微调在这里是不可行的——它内存占用大且计算成本高昂。相反，最好的选择是使用参数高效微调（PEFT）方法。从 LoRA（低秩适应）开始，它只训练一小部分参数，大幅减少资源使用。如果内存极度受限，转向 QLoRA，它将 LoRA 与量化（通常是 4 位）结合起来，允许在消费级 GPU 上进行微调。

确保冻结基础模型，只更新注入的适配器层。像 Hugging Face 的 PEFT 库这样的工具可以让这个过程无缝进行。并且记得密切监控性能；如果模型在下游任务中表现不佳，考虑选择性地解冻关键的 Transformer 块。

4、面试题四：设计一个可扩展的检索系统，能够处理数十亿文档上的多语言查询。

考察点：大规模检索系统设计，跨语言表示处理，以及架构选择。

解决方案：可扩展性和多语言性是一个棘手的组合。你首先使用像 LaBSE、mBERT 或 DistilmBERT-Multilingual 这样的模型构建密集向量索引，它们将跨语言的语义含义编码到共享的嵌入空间中。使用 Milvus、 FAISS 或 Weaviate 进行可扩展的向量索引，按文档语言或主题进行分片，以优化查询时间。

为了保持实时性能，预先计算并缓存高频查询向量。在推理时添加一个语言检测层，以调节查询嵌入管道。此外，考虑使用多语言交叉编码器对检索到的段落进行重排序，以提高精度。

最后，用户交互日志应该回流，以便使用多语言中的硬负样本进行对比学习，持续改进检索器。

5、面试题五：你会如何评估一个在法律文件上训练的大模型是否给出准确、可信的输出？

考察点：特定领域的评估心态，法律问答的真实性，以及风险意识。

解决方案：你不仅想要准确率，你还想要在法律上站得住脚的输出。从 BLEU、ROUGE 或 BERTScore 这样的自动指标开始，但要明白它们只是触及表面。对于法律环境，优先考虑真实性和可解释性。使用包含事实陷阱或对抗性措辞的自定义评估集，测试模型是否“扎根”。

实施法律专业人士的人工审查。在你的系统中建立一个反馈循环，让法律专家可以标记模糊或不正确的生成内容，并利用这些数据进一步微调或对齐模型。

你还可以在生成过程中整合引用验证——引用的案例法或法规是否真的出现在检索到的内容中？如果没有，那就是披着法律术语的幻觉。

6、面试题六：一个在过去的金融交易上训练的欺诈检测系统突然准确率下降了，你会如何调试？

考察点：模型监控，概念漂移检测，现实世界部署的敏感性。

解决方案：首先，不要责怪模型——检查数据。突然下降通常意味着概念漂移——输入数据的统计特性发生了变化。通过使用 Kolmogorov–Smirnov 测试或人口稳定性指数（PSI）等工具，将训练数据的特征分布与实时流量进行比较来确认这一点。

如果确认漂移，可能需要重新训练。但在匆忙行动之前，检查是否有新的欺诈模式在训练集中没有得到体现。如果是这样，标记最近的数据，并在增量训练设置中使用它。

此外，检查你的管道：特征生成代码、输入 API，甚至是上游数据源。有时模型本身没问题，但数据并非你所认为的那样。

7、面试题七：你会如何优化一个预计要处理 1000+ 并发用户的智能客服 AI 智能体的延迟？

考察点：模型服务效率，批量处理，以及吞吐量权衡。

解决方案：首先，在使用优化的 Transformer 库（如 vLLM 或 Triton）的 GPU 支持的设置上运行推理。这些支持连续批量处理，允许你在一次前向传递中为多个用户查询提供服务。

如果你还没有使用量化模型，那就切换过来——它们显著减少了计算时间。对于后端基础设施，使用异步消息队列，并启用自动扩展的 Kubernetes 进行水平扩展。

还要考虑为常见问题（例如“你的退款政策是什么？”）缓存输出，并在完整模型在后台完成时，使用早期退出解码或较小的精简模型进行首次响应。

8、面试题八：给定一个检索系统，它对小众生物医学查询返回不相关的文档，你会怎么做？

考察点：特定领域的检索优化，对嵌入和训练数据的理解。

解决方案：不相关性可能源于通用嵌入。生物医学查询需要专门的理解，所以首先将基础模型替换为像 BioBERT 或 SciBERT 这样的模型，它们是在领域语料库上预训练的。

在领域内查询 - 文档对上微调检索器，这有助于使其语义空间与生物医学语言对齐。在训练期间纳入硬负样本（看起来相似但错误的文档），以加强对比学习。

最后，使用在生物医学问答上微调的交叉编码器进行重排序，以提高 top-k 精度。这样，即使你的初始检索有噪声，你的顶部结果也能保持高度相关。

9、面试题九：设计一个持续改进已部署的 AI 大模型应用客户支持模型的流水线。

考察点：MLOps 心态，反馈循环，持续学习，以及安全部署。

解决方案：流水线从真实世界的反馈开始。捕获每一次客户互动，并标记那些被评为差或升级到人工智能体的互动。将这些作为微调数据，要么强化好的行为，要么缓解失败案例。

实施人工参与的验证系统，对标记的生成内容进行审查和纠正，并将这些纠正纳入每周或每月的更新周期。如果合适，使用人类反馈强化学习（RLHF），特别是要对齐语气和礼貌。

最后，设置监控仪表板，跟踪延迟、幻觉频率和用户满意度。如果任何一项下降，触发重新训练作业或回滚逻辑，以恢复到稳定的模型。

10、面试题十：你会如何处理一个多模态大模型的评估，该模型以图像和文本作为输入并生成标题？

考察点：多模态评估知识，结合 NLP 和视觉指标。

解决方案：首先，使用 BLEU、METEOR 和 CIDEr 等标准指标评估文本输出。但不要止步于此——这些指标只评估流畅性和表面级别的正确性。对于更深层次的语义相关性，使用 SPICE（查看场景图相似性）或 CLIPScore，后者通过嵌入测量图像和标题之间的对齐情况。

为了捕捉边缘情况（例如，讽刺、否定），包括人工评估者，他们根据相关性、创造力和语气对输出进行评分。在某些情况下，训练分类器以检测幻觉元素——比如说，如果标题中提到狗，而图像中没有狗。

此外，将图像 - 问题对作为输入，并通过视觉问答（VQA）指标进行评估，如果你的模型支持对视觉内容进行交互式查询的话。

好了，这就是我今天想分享的内容。

本文转载自​​​玄姐聊AGI​​  作者：玄姐