真实复盘！LLM 应用开发面试高频坑与加分话术，遇到直接抄

整理了一场真实的 LLM 大模型应用开发面试复盘！聚焦 RAG 架构、技术选型、流式输出和工程优化这些核心模块，下面直接上错误示范和高分话术，帮你避开雷区、答出亮点。

Q1：如何设计一个基于 RAG 的 AI 面试系统？

面试考察点

这道题核心考察你对 LLM RAG 全链路架构的理解（从文档处理到检索生成），以及能否在垂类场景下做出合理的检索优化，而不是只会堆砌概念。

真实错误示范

“我们用 Go Zero 开发，有 PDF 上传、RAG 知识库、Redis 和向量数据库。PDF 来了就切块存进去，用户提问时去向量库搜相似内容，然后让 AI 生成答案。”

问题拆解（大白话）

这个回答听起来组件都全，但犯了三个面试大忌：

1. “黑盒”操作：没说清文档怎么切块、向量怎么生成的（用哪个模型？），显得没实操过。

2. 缺乏优化意识：检索策略呢？是简单相似度搜索还是用了重排序？准确率怎么保证？

3. 没提 LLM 技术栈：整个回答没出现一个像 LangChain、Embedding 模型名这类关键词，听起来像传统架构，不像 LLM 应用。

面试高分话术（可直接复制）

在我们的 AI 面试官项目中，用 LangChain 搭的 RAG 框架，核心设计是这样的：

• 文档处理层：PDF 上传后，先用LangChain的RecursiveCharacterTextSplitter按 1000 字符分块，重叠 200 字符防止信息割裂。关键来了——选用 bge-large-zh 模型生成文本向量，这个模型在中文语义匹配上效果拔群。

• 检索优化层：向量数据库选的PGVector（兼顾关系型和向量查询）。单纯余弦相似度不够，我们加了两步检索：先粗筛 Top 10 片段，再用bge-reranker模型做精排，确保召回内容最相关。

• 生成层：把精排后的 Top 3 片段和用户问题组合成 Prompt，喂给GPT-4。Prompt 里明确指令“你是一名专业的面试官，请基于以下知识库内容...”，有效约束 AI 胡说。

• 结果：这套方案让问答准确率从拍脑袋的 60%提到了 85%+，而且因为检索准，AI 生成答案的幻觉率大幅下降。

延伸加分技巧

面试官要追问“检索效果还能怎么优化？”，你可以甩出进阶方案： “我们测试过用 HyDE 技术，先让 LLM 根据问题生成一个‘理想答案’，再用这个答案的向量去检索，能显著提升语义匹配的泛化能力，尤其适合开放式问题。” 这一下就显出你的技术视野了。

Q2：为什么用 Server-Sent Events 而不是 WebSocket 做流式输出？

面试考察点

考察你对 LLM 应用特有交互模式的理解，以及技术选型的权衡能力（场景驱动，而非技术炫技）。

真实错误示范

“SSE 能让 AI 一个字一个字输出，体验更流畅。WebSocket 太复杂了，我们没选。”

问题拆解（大白话）

这回答只说了表面现象（体验好），没戳中核心优势。在 LLM 面试里，你得说清 SSE 在协议层面如何解决 LLM 输出慢、易超时的工程痛点，而不是只提“简单”。

面试高分话术（可直接复制）

这是典型的场景决定技术选型。我们的 AI 面试场景是典型的服务器单向推送（LLM 生成内容推给前端），不需要双向通信。

选 SSE 核心基于三点：

1. 协议优势：SSE 基于 HTTP/1.1，天生是长连接单向推送。LLM 生成一个 token 就能立即发走，不像传统 REST API 要等全部生成完，极大降低了超时风险。OpenAI 的 API 响应慢是常态，SSE 能扛住这种延迟。

2. 开发维护成本：SSE 客户端用标准EventSource就行，服务端用Go的http.Flusher实时刷数据，代码量比 WebSocket 少一半，还没心跳保活这些麻烦事。

3. LLM 场景契合度：我们对接 OpenAI API，它返回的就是 SSE 流。我们服务端直接透传，避免了解包再组装的性能损耗，延迟更低。

总结就一句话：对于 LLM 这种“我问你答”的单项流，SSE 是性价比最高的方案，把复杂度留给自己，把简单留给前端。

延伸加分技巧

加一句对未来的思考： “如果后续要升级到多轮、强交互的 AI Agent（比如面试中能实时打断、追问），我们会评估换用 WebSocket，因为那时双向通信成了核心需求。” 这体现了你的架构前瞻性。

Q3：项目里怎么用依赖注入？微服务间用 GRPC 怎么保证兼容性？

面试考察点

表面问架构，实则考察 LLM 应用工程化的规范性和团队协作意识，看你是不是“野路子”开发者。

真实错误示范

“依赖注入就是 new 个服务实例传进去。GRPC 的接口定义大家都遵守就行了。”

问题拆解（大白话）

第一个回答没把依赖注入和 LLM 应用的高频变动的特性联系起来。第二个回答暴露了团队开发可能存在的协作隐患——没提 Protobuf 文件如何统一管理，这是微服务通信的大忌。

面试高分话术（可直接复制）

• 依赖注入：我们用的构造函数注入。比如AIService依赖VectorDBService和LLMClient，都在初始化时注入。这么做最大好处是方便测试和迭代：LLM 模型从 GPT-3.5 换到 GPT-4，只需在工厂函数里改一行配置，核心业务逻辑完全不用动。这在模型快速迭代的背景下非常实用。

• GRPC 兼容性：核心靠 Protobuf 文件中心化管理。所有微服务的接口和消息体都定义在统一的.proto文件里。

• 向后兼容：字段修改严格遵循只增不减原则，新字段都是optional，旧服务不受影响。

• 版本控制：Proto 文件随代码库走 Git 版本管理，每次更新都打 Tag，服务部署时对应特定版本，彻底避免“本地能跑，线上挂掉”的问题。

• 语言无关：用 Protobuf 定义接口，Go 写的 MCB 服务（处理 PDF）和 Python 写的 AI 模型服务能无缝通信，这是选 GRPC 的核心原因。

延伸加分技巧

提一个团队协作的细节： “我们团队用 buf 工具做 Proto 文件的 lint 和版本管理，CI 流水线会自动检查提交的 Proto 变更是否破坏兼容性，从流程上杜绝问题。” 这比你空喊“我们注重规范”有说服力一百倍。

结尾：LLM 面试通用准备心法

看完具体问题，给你 3 个通用准备技巧，搞定任何 LLM 面试题：

1. 按模块准备 STAR 话术：把 LLM 开发拆成基础选型、核心技术（RAG/Prompt/微调）、应用落地（Agent/多模态）、性能优化、工程部署 5 大块。每块准备 2-3 个你项目的真实案例，按“场景-技术栈-操作-量化结果”组织。比如被问优化，就答“用vLLM做推理加速，P99 延迟从 2 秒降到 800 毫秒”。

2. 死磕术语精准化：RAG 别说成“搜索引擎”，要说“检索增强生成”；微调别说“训练模型”，要说“用 QLoRA 在 A100 上对 Llama 3 进行指令微调”；Embedding 别说“转成向量”，要说“用 m3e 模型生成 768 维句向量”。

3. 优化必谈量化：所有关于“怎么做得好”的问题，结尾必须带数据。不说“提升了效果”，要说“通过 Few-shot Prompt 优化，准确率提升了 15 个百分点”。数据是技术能力的唯一硬通货。

结语

本文完全根据这个 《AI面试官项目实战教程》 整理，文章中提到的都是项目中真实用到的：

对 AI 智能体，AI 编程感兴趣的朋友可以私信我，或者直接加我微信：wangzhongyang1993。

后面我还会更新更多跟 AI 相关的文章，欢迎关注我一起学习。