阿里面试官问我的3个问题

阿里面试官：AIGC产品经理如何进行大模型选型？

面试官您好，作为AIGC产品经理，为大模型选择合适的模型架构是一项需要综合考量业务目标、技术特性及资源投入的核心任务。

我在上一家公司一般是按照下面的方法框架进行选型的，欢迎指正：

??1. 明确使用场景与核心需求  

??任务类型：判断是生成任务（如文案创作）、理解任务（如情感分析）还是多模态任务（如图文理解）  

??关键指标：确定响应时间（例如对话类需低于2秒）、准确度要求及内容安全标准  

??输入输出：考虑文本长度（如长文档处理需支持超长 tokens）、是否需多语言支持等  

??2. 模型能力与技术评估  

??架构对比：比如比较不同模型的层数、参数量（如LLaMA的7B与13B版本）及注意力机制特点  

??性能表现：参考OpenLLM等权威评测中的MMLU、HELM等得分 

??领域适配：是否具备行业微调版本，比如医疗、法律等垂直场景的优化模型  

??3. 成本与资源投入分析  

??推理成本：对比API调用（如GPT-5每千tokens的费用）与自建GPU集群的开销  

??算力需求：评估模型大小与显存占用关系，例如7B模型通常需16G以上显存  

??运维成本：包括后期监控、版本更新与系统维护等长期投入  

??4. 工程落地与扩展性  

部署验证：测试模型量化（如INT8）后的精度损失，以及转换工具链的成熟度  

扩展能力：评估并发支持能力与分布式推理效率  

工具生态：检查是否配套Prompt工具、评估体系及持续迭代机制  

??5. 合规与风险控制  

数据合规：确认训练数据来源合法，避免版权争议  

生成安全性：评估内容过滤机制与偏见控制能力  

许可授权：审查模型许可协议，确认是否支持商用（如部分开源模型需额外授权）  

??6. 演进路径规划  

短期策略：可借助API快速验证（如Azure OpenAI），结合RAG补充实时知识  

中期策略：采用轻量化微调（如LoRA）逐步优化领域适应性  

长期布局：构建混合系统，融合大模型、规则引擎与传统机器学习方法。  

总结来说，大模型选型不只是技术决策，更是产品策略与资源规划的结合。关键是在性能、成本、可控性之间找到最优解，支撑产品持续迭代与规模化应用。

阿里面试官：设计RAG召回策略的关键方法  

面试官您好，关于这个问题我还是很有经验的。

设计一个RAG系统中的召回策略，关键在于既高效又准确、全面地从知识库中获取与用户查询相关的信息，为后续答案生成提供可靠依据。

??一、明确召回策略的核心目标  

召回不仅仅追求数量多或速度快，而是需综合考虑以下三个维度：  

??相关性：所召回内容需贴合用户查询的真实意图（例如用户询问“Python安装方法”，不应返回Java相关的内容）。  

??覆盖度：关键信息不应缺失（如用户问“信用卡逾期的影响”，需同时涵盖利息处罚与信用记录等方面）。  

??效率：响应速度需满足实时互动的需求（一般单次召回应在几百毫秒内完成）。  

这些目标之间可能存在矛盾（比如提高覆盖度可能影响响应效率），需结合具体场景确定优先级（例如客服场景更关注相关性，学术搜索更看重全面性）。

??二、数据预处理，构建召回策略的基础  

数据预处理的质量很大程度上决定了召回效果，建议从以下方面优化知识库结构：  

??1）文档分块：兼顾信息完整性与避免冗余  

应依据语义单元进行划分（如一个段落或一个小节），而非机械地按固定长度切分。例如，一份“产品说明文档”应按功能模块分块，而非简单按字数切割。  

块大小需与模型能力匹配——短文本模型（如7B参数量以下）建议每块200–500字，长文本模型（如13B以上）可扩展至1000–2000字。  

附加元信息：为每个块添加元数据标记（如文档ID、发布时间、类别），便于后续筛选（比如用户查询“2023年新政策”，可借助时间元数据排除旧内容）。

??2）数据清洗：减少干扰信息  

清除重复内容（比如同一文档的多版本文本）及无效信息（如广告、无关注释）。  

统一表述格式（例如将“AI”和“人工智能”标准化为同一术语）。

??三、核心检索方法，多路径捕捉相关信息  

单一检索方式存在局限，建议组合运用以下策略以适应不同场景：  

??1）关键词检索  

基于字面匹配，包括完全匹配和模糊匹配等形式。优点是响应快、易于理解，用户能清楚看到匹配来源。

缺点是对用户措辞敏感，比如查询“苹果手机”可能无法匹配含“iPhone”的文档。适用于短语查询和术语明确的场景，如“医保报销比例”类问题。

??2）向量检索  

将查询与文本块转换为向量，通过相似度计算（如余弦相似度）实现语义匹配。能识别同义和近似表达，比如“如何瘦身”可匹配到“减肥方法”相关内容。

但计算开销较大，且可能返回语义相关实际却不匹配的结果（如“养狗注意事项”匹配到“养鸟技巧”）。更适合长查询、口语化表达，如“孩子不爱运动怎么办”一类问题。

??3）混合检索（关键词 + 向量）  

先通过关键词初步筛选相关文档（如查询“北京社保”先锁定含这两个词的内容），再使用向量检索做精细排序。

该方法兼顾相关性与语义理解，但对系统架构要求较高。适用于通用场景，如智能问答和知识库搜索。

??四、增强召回效果，让策略更贴合用户需求  

基础检索可能忽略部分关联信息，可通过扩展策略提升召回覆盖能力：  

??1）查询扩展：补充用户未明示的需求  

同义词/近义词扩展：利用词向量或词典进行扩展，如“西红柿”扩展出“番茄”、“U盘”扩展出“闪存盘”。  

缩写与全称互扩：如“NBA”扩展为“美国职业篮球联赛”、“工信部”扩展为“工业和信息化部”。  

上下文扩展：结合用户历史对话，例如用户之前问“北京天气”，再问“明天穿什么”，可自动关联“北京明日天气”进行检索。

??2）结果过滤：排除不相关召回  

时效过滤：对具有时间敏感性的内容（如政策、新闻），通过元数据过滤，如“仅召回2023年后的税务政策”。  

权限过滤：根据用户角色筛选可访问内容，如普通用户无法查看内部文档。  

质量过滤：借助人工标注或模型评分，剔除错误、重复等低质量内容。

??五、持续迭代：保持策略的适应性  

用户需求与知识库持续更新，召回策略也需不断调整和优化。

阿里面试官：你是如何评估大模型的输出效果？

面试官您好，我在实际工作做负责过多款大模型的项目。

评估大模型生成的内容，我一般会从技术角度出发，然后结合业务需求，构建一套系统化的评估体系。

??一、评估维度，需要结合技术效果与业务实现  

??1.基础能力，正确性与匹配度  

内容正确性：  

常用指标包括事实错误率（如在问答中日期、数据、逻辑的准确度）、数学运算正确率、代码执行通过率等。  

举例来说，在健康咨询场景中，模型对病症的说明应与专业资料一致，可借助标注数据计算错误比例。  

语义匹配度：  

可考察文本间相似度、问答案复关联程度（如检索任务中结果与用户提问的相关性）。  

??2.生成质量，通顺度与条理性  

语言流畅性：  

可使用困惑度（Perplexity，数值低更好）、语法错误率（比如主谓一致、标点使用），以及段落衔接是否自然。  

人工评分也是一种方式，例如邀请标注人员对通顺程度进行1-5分打分。  

逻辑一致性：  

尤其在多轮对话中，需确保上下文衔接合理。例如用户前一句提到“爱喝咖啡”，后续不应突兀转向“讨厌所有饮品”。  

??3.场景匹配，契合业务需求  

任务完成效果：  

电商类可关注推荐点击与转化，客服类可看问题解决率和用户满意分数（CSAT）。  

例如智能写作产品，常通过A/B测试对比生成文案与人工文案的打开率。  

用户体验相关指标：  

响应延迟、内容信息密度（是否漏关键点或啰嗦）、情感匹配（如客服的回答是否带共情）。  

??4.安全与合规，主要风险防范  

内容安全：  

包括敏感词命中率（如涉黄、暴力、政治类）、偏见比例（比如性别或地域歧视）。  

一般使用规则过滤（如正则表达式）和分类模型（如TextCNN）结合来管控风险。  

隐私保护：  

比如医疗对话场景，需防范患者身份证、病历号等隐私泄露，可借助正则匹配进行检测。  

??5.鲁棒性，提升抗干扰能力  

极端输入处理：  

测试中包含拼写错误（如“你好吗”写成“你好麻”）、语义模糊问法（如“苹果多少钱”未说明是水果还是手机），检验模型容错与纠错水平。  

对抗测试：  

故意构造恶意输入引导模型出错，测试其是否触发安全回复或拒绝机制。  

??二、评估方式：量化与人工互补  

??1.自动评估，高效且可规模化  

常见指标与工具：  

常规NLP指标如BLEU（翻译）、ROUGE（摘要）、METEOR，但大模型最好按业务定制，例如代码生成可考察CodeBLEU。  

大模型专项评估工具包括：  

TruthfulQA：检验模型答案真实性；  

MT-Bench：用于多轮对话质量评测；  

LLM-Eval-Harness：支持自定义场景的开源评估包。  

优点与不足：效率高易扩展，但对隐含语义、情感类判断能力较弱。 

??2.人工评估，结果可靠但投入较大  

团队组成：  

可引入领域专家（如法律、医疗）、真实用户、产品经理等不同角色。  

标准制定：  

比如编写《客服模型评估指南》，界定优质回答需满足的条件（如“包含3种解决方案”“语气亲切”）。  

常用形式：  

单条打分（1-5分），或对两条结果做对比选择（降低主观差异）。 

??三、产品经理视角，用评估推动迭代  

??1.构建评估-迭代闭环，不断优化指标

核心指标拆解：  

如果业务核心是“提高复购”，那么模型评估就应侧重“推荐准确率”“售后解决效率”等衍生指标。  

优先级安排：  

可按“影响范围 × 改动成本”矩阵划分，比如“事实性错误”属于高价值、易优化项，应优先处理。  

??2.持续迭代，适配模型与场景变化  

数据更新机制：  

定期补充新测试用例（例如每月更新），防止模型落后，如大促期间新增促销类问答验证。  

版本对比分析：  

保留历次评估数据，通过趋势图表监控改进效果，如错误率是否持续降低。 

??四、新趋势与难点  

??1.模型自评与互评：  

方式：使用更强模型（如GPT-5）为目标模型输出打分，依据评分一致性判断可靠性。  

注意：可能继承模型自带偏见，需谨慎使用。  

??2.多模态评估：  

应用场景：包括图像生成、语音交互等，需额外评估画面质量、发音自然度等。  

配套指标：图像常用FID、IS，语音常用MOS（平均主观意见分）。  

??3.伦理与价值观评价：  

考查角度：公平性（如不同群体是否获得无差别输出）、可解释性（如推荐是否透明）。  

实例：招聘模型中，可分析不同性别候选人的推荐概率，排查歧视倾向。  

总结来说： 明确场景需求→分解评估维度→结合自动与人工评估→依托数据持续迭代。