互联网大厂Java求职面试:基于RAG的智能问答系统设计与实现-2

互联网大厂Java求职面试:基于RAG的智能问答系统设计与实现-2

面试背景

郑薪苦是一名Java开发者,拥有丰富的项目经验,但在面试中总喜欢用奇葩比喻解释技术问题。今天他面对的是某大厂技术总监张总,面试主题为"基于RAG的智能问答系统设计与实现"。


第一轮提问:基础架构设计

张总:假设我们需要构建一个基于RAG的智能问答系统,用于企业内部知识库查询,你会如何设计整体架构?

郑薪苦:这个嘛,就像盖房子一样!首先得打地基,也就是数据源部分。我们可以通过向量化工具(比如Hugging Face Embeddings)将文档转化为向量,存储在向量数据库(如Milvus或PGVector)中。然后是框架选择,我推荐使用Spring AI来接入大模型。

张总:不错,继续深入。如果需要处理多模态数据(文本+图片),你会怎么扩展?

郑薪苦:啊,这就像是给房子加个阳光房!我们可以引入多模态模型,例如CLIP或者BLIP,把图片也转成向量存起来。不过这里要注意兼容性,最好用统一的向量化标准。

张总:好的,最后一个问题,如何保证系统的高可用性?

郑薪苦:高可用嘛,就像是备胎策略!可以搞主从复制,再加个负载均衡器,万一主节点挂了,备胎马上顶上!

张总:嗯,有点意思,但还需要更具体的方案。


第二轮提问:性能优化与缓存策略

张总:接下来聊聊性能优化。你觉得如何提升问答系统的响应速度?

郑薪苦:这就好比开车要减少刹车次数!我们可以在前端加一层Redis缓存,对于高频问题直接返回结果,避免每次都去查大模型。

张总:那如果缓存命中率不高呢?

郑薪苦:那可能是因为缓存策略太死板了,就像煮饭时火候不对!可以用语义缓存优化,比如根据相似度匹配缓存中的答案。

张总:很好。那么如何降低大模型调用成本?

郑薪苦:降低成本嘛,就是少花钱多办事!可以设置阈值,只有当用户问题超出缓存范围时才调用大模型,其他情况下靠本地小模型解决。

张总:不错,考虑得很全面。


第三轮提问:安全性与未来趋势

张总:最后谈谈安全性。如何防止敏感信息泄露?

郑薪苦:这就像防贼一样,得装防盗门!可以在输入输出层加入敏感词过滤模块,并且对数据进行加密传输。

张总:未来有哪些技术趋势值得关注?

郑薪苦:我觉得AI会越来越聪明,就像孩子长大了一样!比如混合检索技术的发展,可以让RAG系统更精准。另外,边缘计算也可能成为新热点。

张总:总结得很好。你先回去等通知吧。


标准答案

技术原理详解

  1. RAG工作原理:RAG结合了检索与生成两种能力,通过向量数据库快速定位相关上下文,再由大模型生成答案。
  2. 向量数据库选型:Milvus支持高效向量搜索;PGVector则适合PostgreSQL生态。
  3. 缓存优化:Redis缓存可显著提升响应速度,而语义缓存基于嵌入空间距离进一步提升了命中率。

实际业务案例

  • 某电商平台采用RAG技术实现了商品咨询自动化,日均处理百万级查询。
  • 某银行利用RAG构建客服机器人,大幅减少了人工干预。

常见陷阱与优化方向

  • 陷阱:过度依赖大模型导致成本失控。
  • 优化:合理使用缓存和轻量级模型分担压力。

发展趋势

  • 混合检索将成为主流。
  • 边缘计算将进一步降低延迟。

希望这篇文章能帮到大家!

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