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场景落地

7 道题 · 电商客服 / 合同审查 / 医疗应用 / 效果评估 / 成本平衡

💡 场景落地类题目考察“技术理解 + 业务敏感度”的综合能力，回答时需要结合真实业务场景分析，展示从技术到价值的完整闭环思考。

📋 如果要设计一个电商智能客服系统，你会如何选择技术方案？需要考虑哪些因素？

方案设计：

意图识别：用微调小模型（LLaMA-3 8B + LoRA）或Few-shot Prompt做意图分类
FAQ匹配：Embedding + 向量数据库（Milvus/Qdrant）做语义匹配，优先返回已知标准答案
RAG兜底：调用知识库（商品信息、退换货政策等）+ LLM生成回答
多轮对话：LangChain/LangGraph管理对话状态，支持槽位填充和意图澄清
人机协作：低置信度或无匹配时自动转人工，带回话上下文

关键考量：

延迟：电商C端场景要求首字延迟<1秒，需要GPU推理加速+vLLM+INT4量化
准确率：FAQ匹配率应 >90%，RAG准确率应 >80%，错误可能导致客诉
成本：单轮对话成本应 <0.01元（使用国产模型如Qwen-72B-INT4可大幅降本）
安全：Prompt注入防护、敏感词过滤、防止越狱
可观测性：记录对话链路、检索命中率、生成质量评分、用户满意度

智能客服电商系统设计

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📋 大模型在代码生成场景（如Copilot）中有哪些典型问题和解决方案？

典型问题：

幻觉代码：调用不存在的API、创建不存在的库函数
安全漏洞：生成含SQL注入、XSS等漏洞的代码
风格不一致：代码风格（命名、缩进、架构）与项目不匹配
上下文不足：不了解项目结构、数据库Schema、已有模块
无法验证：生成的代码可能语法错误、逻辑错误

解决方案：

RAG + 代码库索引：将项目代码、文档、Schema、API文档索引到向量数据库，生成时检索相关上下文
多步验证：生成 -> 静态检查（Linter/Type Checker）-> 单元测试自动生成并执行 -> 修复错误
结构化输出：使用JSON Mode/Function Calling生成结构化代码改动（AST Patch而非raw text）
安全规则注入：System Prompt中加入安全编码规范（OWASP Top 10等）
人工审查：代码审查仍不可或缺，AI是辅助而非替代

代码生成Copilot安全

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📋 在大模型应用中，如何处理文档智能处理（如合同审查、报表分析）场景？

技术架构：

文档解析：非结构化文档解析（PDF/Word/扫描件）-> 结构化提取（Unstructured.io、LlamaParse、Marker等工具）
分块策略：根据文档层级结构分块（语义分块、递归分块、Markdown标题分块），关键字段保留原始表格/段落位置
多步处理：不是单个Prompt解决所有问题，而是Pipeline：章节分解 -> 逐章分析 -> 要点汇总 -> 风险标注

合同审查场景：

检索引擎：根据合同类型（采购、租赁、劳动）检索对应的审查规则库
逐条对比：LLM逐条对照规则判断条款合规性
风险标注：对问题条款标注风险等级和修改建议
结果溯源：每个判断都要引用原文条款位置

关键难点：

表格、多级标题、修订痕迹、签字页等复杂格式的处理
OCR文字识别准确率（扫描件场景）
长文档（100+页）的上下文管理
法律合规风险——需人类专家最终审核

文档处理合同审查RAG

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📋 你怎么看LLM在医疗领域的落地？有哪些特殊挑战？

应用场景：

辅助诊断：基于病历、检查报告、影像报告生成初步诊断建议
病历质控：自动发现病历矛盾（如诊断与用药不匹配）
医学文献检索：RAG+医学文献库，生成最新循证医学建议
患者教育：根据患者情况生成通俗易懂的健康指导

特殊挑战：

极高正确率要求：医疗场景容错率极低，任何错误都可能导致严重后果
数据稀缺与隐私：高质量医学数据获取困难，HIPAA/GDPR/个保法等合规要求
时效性：医学知识快速更新，需持续将最新RCT/指南注入RAG知识库
责任归属：AI辅助诊断出错后责任如何划分尚未有明确法规
可解释性：需要提供诊断依据，而非黑盒输出
垂类模型：需要专门在医疗数据上微调的领域模型

落地策略：先做辅助工具（减少医生重复劳动），后做诊断支持（建议+医生决策），绝不做全自动诊断

医疗合规垂类模型

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📋 你如何评估一个大模型应用在生产环境中的效果？设计一个完整的评估体系。

评估体系（五层金字塔）： L1 - 模型基准评估（离线）：

学术Benchmark：MMLU（知识）、HellaSwag（推理）、HumanEval（代码）、GSM8K（数学）
自有测试集：覆盖核心业务场景的标注数据集（>1000条），含正确答案和评分标准

L2 - 组件评估（离线）：

RAG评估：Recall@k（检索是否命中相关文档）、Precision（命中文档是否相关）
Agent评估：工具调用成功率、多步任务完成率、路径效率

L3 - 生成质量评估（离线+在线）：

自动化：LLM-as-Judge（用GPT-4评分）、RAGAS框架
人工：定频抽样人工评分（1-5分），覆盖多维度

L4 - 业务指标（在线 A/B Test）：

用户满意度（点赞率/点踩率）、回复采纳率、问题解决率
效率指标：处理时间、转人工率、平均对话轮次

L5 - 商业指标（在线）：

成本（单轮对话成本、日总成本）
对业务KPI的影响（客户留存、NPS、GMV转化率）

迭代闭环：问题Case -> 标注 -> 改进（Prompt/RAG/微调）-> 重新评估 -> 上线 -> 监控

评估体系生产环境A/B Test

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📋 在大模型应用开发中，你如何平衡效果和成本？请举例说明。

成本构成：

推理成本（API调用费/GPU租赁费）占总成本70-90%
Embedding成本（RAG索引构建和实时检索）
向量数据库存储和查询成本
人工标注和运维成本

平衡策略：

路由分层（Cascade）：简单问题用小模型（LLaMA-3 8B），复杂问题用大模型（GPT-4o）。通过分类器判断问题复杂度
缓存机制：高频相同/相似问题（>80%语义相似度）直接返回缓存结果。可用Redis+向量相似度检索
Prompt优化：精简System Prompt和Few-shot示例，减少输入token
模型选择：生产环境评估国产模型（Qwen-72B-INT4、DeepSeek-V2）效果，性价比通常更高
批处理：非实时场景（如批量标注、离线分析）用vLLM连续批处理

实例：某客服系统日均10万次对话，采用分层策略（50%小模型+30%中等模型+20%大模型），日均成本从800元降至120元

成本优化分层策略缓存

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📋 你认为未来1-2年大模型应用开发的最大趋势是什么？

Agent化：从单轮问答走向多步骤自主执行的Agent系统
多模态融合：文本、图像、音频、视频的统一理解和生成
端侧部署：模型小型化（1B-7B）+ 手机/PC本地运行，保护隐私并降低延迟
RAG进化：从简单向量检索走向GraphRAG、多模态RAG、实时RAG
成本下降：模型效率提升（MoE、量化）+ 推理优化（投机采样、Continuous Batching）
标准化：MCP等协议推动工具生态标准化，降低集成成本

趋势Agent多模态

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