本文用一線實戰筆記，帶你拆解如何用 RAG（Retrieval-Augmented Generation） 架構，在短短 2 天內完成 API 端到端優化。所有代碼、指標、踩坑、工具都開源級別真實，可直接復刻。

1?? 業務背景與挑戰

指標 現狀 目標 挑戰
相似題 Top5 命中率 72 % 82 % 題庫 50w+，實時更新
接口 P99 延遲 1.8 s 600 ms 高峰期 QPS 2k
人審通過率 65 % 80 % 要求可解釋

?? 痛點

2?? 技術架構全景圖

3?? 48 小時沖刺路線圖

時間 里程碑 關鍵動作 工具
0-2h 需求凍結 對齊指標、鎖定基線 Notion
2-10h 數據側 題庫清洗、增量向量化 OpenRefine
10-22h 模型側 微調 bge-large-zh-v1.5 HuggingFace
22-34h 檢索側 引入混合檢索 + RRF qdrant
34-42h 生成側 Prompt 鏈式優化 LangSmith
42-46h API & 壓測 Go + Gin + K6 K6 Cloud)
46-48h 灰度上線 Argo Rollouts Argo CD

4?? 數據層：清洗與向量化

4.1 題庫畫像（50 w 題）

字段 示例 占比
題干 “實現 LRU 緩存” 100 %
標簽 算法、中等 92 %
代碼片段 Python/Java 34 %

4.2 清洗腳本

# openrefine_grel.py
value.replace(/[\n\r]+/,' ').strip()

清洗后噪聲 ↓ 18 %，平均長度 ↓ 12 %。

4.3 向量化

5?? 檢索層：混合檢索 + 重排序

5.1 粗排

方法 召回@100 延遲
BM25 0.63 30 ms
向量 (cos) 0.71 45 ms
混合 (RRF k=60) 0.78 50 ms

5.2 精排

6?? 生成層：Prompt 工程 & LLM 微調

6.1 零樣本 Prompt（基線）

給定題干：{question}

請推薦 5 道相似題，要求難度一致。

6.2 少樣本 + 思維鏈

題干：{question}

相似判定規則：

1. 考察知識點重疊 ≥80%

2. 難度等級相同

輸出格式：JSON，字段[id,title,reason]

6.3 LoRA 微調

7?? API 層：高并發、低延遲、可觀測

7.1 架構

7.2 壓測報告

并發 QPS P99 延遲 CPU 內存
500 2.1 k 520 ms 73 % 4.1 GB
1000 3.8 k 680 ms 89 % 5.7 GB

8?? 實驗與效果

8.1 離線評估

版本 Top5 Hit Top1 Hit 幻覺率
v0 (基線) 72 % 45 % 15 %
v1 (混合檢索) 78 % 52 % 12 %
v2 (+精排+微調) 84 % 61 % 8 %

8.2 A/B 線上數據（7 天）

9?? 線上灰度與回滾策略

階段 流量 觀察指標 回滾條件
canary 5 % 延遲、error rate P99 $gt; 800 ms
rolling 30 % 命中率 Hit $lt; 80 %
full 100 % 人審通過率 $lt; 75 %

?? 經驗總結 & 下一步計劃

在 48 小時內，我們圍繞“檢索-重排-生成”鏈路，把 ADP 面試相似題 API 的核心指標全部抬升。關鍵經驗：

下一步：

  1. 引入多模態（題干+代碼圖）
  2. 在線 RLHF 微調
  3. 題庫知識圖譜自動化更新

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