一文带你探秘大厂面试 AI 大模型技术的热门问题

一、多 Agent 协作系统与相关概念如何实现多 Agent 协作系统多 Agent 协作系统旨在让多个智能体相互配合完成复杂任务。实现时首先要明确定义每个 Agent 的角色与职责比如在物流场景中有的 Agent 负责订单处理有的负责运输调度。接着建立有效的通信机制如消息队列或发布 - 订阅模式确保 Agent 间能准确传递信息。同时设计合理的协作策略例如基于任务分配算法让合适的 Agent 处理合适的任务。什么是 AI Agent简单来说AI Agent 是一种能感知环境、自主决策并采取行动以实现目标的智能实体。与普通程序不同它具有一定的自主性和适应性。比如在自动驾驶场景中汽车上的 AI Agent 能根据路况、交通信号等环境信息自主决定行驶速度、路线等。Agent 和普通 ChatBot 有什么区别普通 ChatBot 主要侧重于基于预设规则或机器学习模型进行对话回复一般不具备自主规划和解决复杂问题的能力。而 Agent 不仅能对话还能理解任务目标自主规划行动步骤调用外部工具等。例如面对 “帮我预订明天从北京到上海的机票并安排接机” 的指令ChatBot 可能只能提供订票网站信息Agent 则能直接完成订票和接机安排。什么是 ReAct AgentReAct Agent 结合了推理Reasoning和行动Action它先对问题进行推理分析明确解决问题所需的行动步骤然后通过调用外部工具或知识源来执行这些行动从而更有效地回答复杂问题。比如回答 “最近有哪些关于人工智能的重要学术会议”ReAct Agent 会推理出需要查询学术会议网站然后调用相关工具进行搜索并给出答案。Agent workflow 和普通 workflow 有什么区别普通 workflow 通常是基于预设的流程和规则执行任务缺乏灵活性和自主性。而 Agent workflow 中Agent 能根据环境变化、任务优先级等动态调整执行路径。例如在项目管理中普通 workflow 按固定流程推进任务若遇到资源不足等突发情况难以灵活应对Agent workflow 中的 Agent 可自主协调资源重新规划任务顺序。二、RAG 相关知识什么是 RAGRetrieval Augmented GenerationRAG 是一种将检索与生成相结合的技术。在处理问题时它先从外部知识源如文档库、数据库中检索相关信息然后利用这些信息辅助大语言模型LLM生成更准确、有依据的回答。例如在回答历史事件相关问题时RAG 会先检索历史资料再让 LLM 基于这些资料生成答案避免模型 “编造” 信息。RAG latency 怎么优化为优化 RAG 延迟可从多方面入手。一是优化检索过程采用更高效的向量数据库和索引技术加快信息检索速度。二是对 LLM 进行优化如采用模型压缩、量化技术减少计算量。此外合理设置缓存对于重复查询直接返回缓存结果也能显著降低延迟。RAG pipeline 的完整流程是什么首先是用户提问接着对问题进行编码转换为向量形式。然后在向量数据库中检索相关信息将检索到的信息与问题一起输入到 LLMLLM 基于这些输入生成回答最后对生成的回答进行后处理如格式调整等。RAG 系统主要组件有哪些主要包括嵌入模型用于将文本转换为向量、向量数据库存储和检索向量、语言模型生成回答以及检索器从向量数据库中检索相关信息。各组件协同工作确保系统准确高效运行。RAG 如何做 rerankRerank 可通过多种方式实现。一种是基于学习排序算法利用训练数据学习不同特征与相关性之间的关系对检索到的结果重新排序。另一种是结合语言模型让 LLM 对检索结果进行打分根据分数重新排列提高高相关性结果的排名。三、Java 与 AI 开发实践Java 如何实现 streaming response在 Java 中实现 streaming response以 Spring 框架为例可使用 ResponseBodyEmitter 或 SseEmitter。ResponseBodyEmitter 可异步地将数据发送到客户端实现数据的流式传输。SseEmitter 则专门用于 Server - Sent EventsSSE能更方便地推送实时数据通过设置响应头和不断发送数据块来实现。Java 调用 OpenAI API 如何设计 SDK设计 SDK 时首先要封装 HTTP 请求处理与 OpenAI API 的通信包括认证、请求参数设置等。然后根据 OpenAI API 的不同端点如文本生成、图像生成等设计对应的方法接口方便开发者调用。同时考虑异常处理机制对 API 调用过程中的各种错误进行合理处理提供友好的错误提示。Java LLM 服务如何做连接池管理可使用如 HikariCP 这样的连接池库。首先配置连接池参数如最大连接数、最小空闲连接数等以适应系统的负载。在服务启动时初始化连接池当需要调用 LLM 服务时从连接池中获取连接使用完毕后归还连接确保连接的高效复用提高系统性能。LangChain4j 如何返回结构化 JSON在 LangChain4j 中通过定义合适的输出格式模板并结合模型的输出解析逻辑实现。例如定义一个包含特定字段的 JSON 模板在调用模型生成回答后按照模板结构解析回答内容将其转换为结构化的 JSON 数据返回。LangChain4j 如何实现 Tool 调用先定义工具类包含工具的名称、描述以及执行逻辑。然后在 LangChain4j 的 Agent 配置中将这些工具注册到 Agent。当 Agent 在处理任务时根据任务需求判断是否需要调用工具并通过工具的描述选择合适的工具进行调用完成任务目标。LangChain4j 如何实现 prompt template通过创建 PromptTemplate 对象在对象中定义模板字符串模板字符串中可包含变量占位符。例如{question} 作为问题变量占位符。然后在使用时将实际的变量值填充到模板中生成最终的 Prompt 发送给模型。四、大模型相关问题什么是 hallucination幻觉为什么会发生大模型的 hallucination 指模型生成看似合理但实际与事实不符的内容。这主要是因为模型在训练时基于大量文本数据学习统计规律而非真正理解语义。当遇到训练数据覆盖不足或模糊的问题时就可能根据自身 “猜测” 生成错误信息。如何减少大模型 hallucination可以采用 RAG 技术引入外部知识源让模型基于事实生成回答。也可以在训练过程中增加数据的多样性和准确性对模型输出进行后验证如通过事实核查工具对生成内容进行校验。LLM 为什么推理成本高LLM 参数量巨大推理时需要进行大量的矩阵运算对计算资源如 GPU要求高。同时为保证生成结果的准确性和连贯性模型需要在复杂的参数空间中进行搜索这也导致计算量增加从而使推理成本居高不下。LLM latency 如何优化除了上述 RAG latency 优化提到的方法还可以采用模型蒸馏技术将大模型的知识迁移到小模型上小模型推理速度更快。另外优化硬件配置如使用更高效的 GPU合理分配计算资源也能有效降低延迟。五、AI 问答系统与相关技术如何设计一个 AI 问答系统架构通常包括问题理解模块用于解析用户问题提取关键信息知识检索模块从知识库或数据库中查找相关信息答案生成模块利用 LLM 等技术生成回答答案评估模块对生成的答案进行质量评估和优化。各模块协同工作提高问答系统的准确性和可靠性。如何评估 Agent 的执行效果可以从任务完成度、结果准确性、执行效率等方面评估。比如设定具体任务目标看 Agent 是否能在规定时间内准确完成任务。也可以通过人工评估或用户反馈了解 Agent 在实际应用中的表现。如何评估 RAG 系统效果主要从回答准确性、相关性、召回率等指标评估。可以构建测试数据集包含各类问题及标准答案让 RAG 系统回答然后对比回答与标准答案计算各项指标得分衡量系统性能。如何设计 Prompt 管理系统首先要对 Prompt 进行分类管理如按任务类型、应用场景等分类。然后建立版本控制系统记录 Prompt 的修改历史。同时提供可视化界面方便用户创建、编辑、测试 Prompt并实时查看效果。六、其他关键技术点什么是 embedding 和向量相似度搜索Embedding 是将文本、图像等数据转换为低维向量的过程这些向量能保留数据的语义特征。向量相似度搜索则是在向量空间中查找与给定向量最相似的其他向量常用于信息检索、推荐系统等。例如在文本检索中将文档和查询都转换为向量通过计算向量相似度找到相关文档。什么是 ChatMemoryChatMemory 用于存储对话历史信息使聊天系统能理解上下文提供更连贯的回答。常见类型有短期记忆存储近期对话和长期记忆存储重要的、长期的信息。Agent memory 有哪些类型除了上述短期和长期记忆还有工作记忆用于在处理当前任务时临时存储和处理信息帮助 Agent 做出决策。如何实现对话历史 memory可以使用数据结构如链表、数组来存储对话轮次记录每轮的用户输入和系统回复。在实现时要考虑内存管理避免存储过多历史导致性能下降可采用定期清理或按重要性筛选存储等策略。Transformer 架构核心原理是什么Transformer 架构核心在于自注意力机制它能让模型在处理序列数据时动态地关注输入序列的不同位置更好地捕捉长序列中的依赖关系。通过多头注意力机制进一步增强模型对不同特征的捕捉能力结合前馈神经网络等组件实现高效的序列处理。文档切分有哪些策略常见策略有基于固定长度切分如按每 500 字一段进行切分基于语义切分利用自然语言处理技术识别段落边界、主题转换等进行切分基于结构切分针对有明显结构的文档如章节、标题等按结构进行切分。chunk size 为什么很重要如何选择Chunk size 指在文档处理或数据传输等过程中划分的块大小。合适的 chunk size 能平衡计算资源和处理效率。若 chunk size 过小会增加处理开销过大则可能导致信息冗余或丢失关键信息。选择时需考虑数据特点、处理任务以及硬件资源等因素通过实验找到最优值。如何实现 hybrid search向量 keyword先将文本转换为向量进行向量相似度搜索获取一批相关结果。同时基于关键词在原始文本或索引中进行搜索。然后将两种搜索结果合并根据一定规则如向量相似度得分和关键词匹配程度进行排序返回综合后的结果。LLM 服务如何做限流可以采用令牌桶算法或漏桶算法。令牌桶算法中系统按固定速率生成令牌放入桶中每次请求需获取一个令牌才能执行桶满时不再生成。漏桶算法则类似一个固定容量的桶请求如水流按固定速率流出超过桶容量的请求将被丢弃从而实现限流。ChatGPT 的 system /user/assistant role 有什么作用system 角色用于设定对话的全局规则、背景和角色设定如指定 “你是一个专业的金融顾问”。user 角色代表用户输入的问题或指令。assistant 角色则是模型生成的回答通过这三种角色的交互模拟真实的对话场景使对话更具逻辑性和针对性。什么是 Tool CallingTool Calling 允许模型在处理任务时调用外部工具如调用搜索引擎获取实时信息、调用计算器进行数学计算等。模型根据任务需求判断是否需要调用工具并生成调用工具所需的参数通过与外部工具交互完成任务增强模型解决复杂问题的能力。embedding 模型如何选择要考虑任务需求、数据规模和性质等因素。对于文本任务若注重语义理解可选择像 BERT、GPT 等预训练的 embedding 模型若数据量较小可选择轻量级的模型以减少计算资源消耗。同时关注模型的训练数据与自身数据的相关性选择更适配的模型。AI Chat 系统的整体架构是什么一般包含用户接口层负责接收用户输入并展示回答对话管理层处理对话流程、维护对话状态自然语言理解层解析用户问题知识与数据层存储知识库、语料库等自然语言生成层生成回答内容以及一些辅助模块如日志记录、性能监控等。什么是 MCPModel Context ProtocolMCP 可能是一种自定义的用于管理模型上下文的协议旨在规范模型在处理任务时上下文信息的传递、存储和使用确保模型能在不同场景下准确理解和利用上下文提高模型性能和一致性但具体含义可能因不同的应用和开发者定义而有所差异。大模型上下文窗口是什么如何突破长度限制大模型上下文窗口指模型在处理输入时能考虑的文本长度范围。突破长度限制可采用技术如分块处理将长文本分成多个小块依次处理或者使用特殊的架构改进如基于位置编码的扩展技术让模型能处理更长序列。此外预训练阶段对长文本数据的处理和优化也有助于提高模型对长上下文的处理能力。