二、Prompt Engineering 基礎(chǔ)：LLM提示詞設(shè)計(jì)原理與技巧

2.1 Prompt 的作用原理

在 LLM 應(yīng)用中，Prompt 就是對(duì)模型的“指令”——它定義了輸入格式、上下文示例和輸出要求：

• 指令式 Prompt：直接告知模型執(zhí)行任務(wù)，如“請(qǐng)將以下文字翻譯成中文：…”
• 示例式 Prompt（Few-shot）：在同一輸入中提供若干問答示例，讓模型模仿輸出格式。
• Chain-of-Thought：引導(dǎo)模型先輸出推理步驟，再給出答案，能顯著提升復(fù)雜推理任務(wù)的準(zhǔn)確率。

2.2 Prompt 設(shè)計(jì)技巧

1. 清晰的角色設(shè)定

   你是一位經(jīng)驗(yàn)豐富的法律專家，請(qǐng)根據(jù)以下事實(shí)撰寫法律意見書。

   明確“角色”可讓 LLM 在對(duì)應(yīng)語(yǔ)域和專業(yè)深度上更貼合預(yù)期。

2. 格式化輸出要求

   輸出格式（JSON）：
   {
    "summary": "...",
    "key_points": ["...", "..."]
   }

   強(qiáng)制模型按指定結(jié)構(gòu)返回，便于后續(xù)解析與系統(tǒng)集成。

3. Few-shot 示例

   示例1：
   Q: 計(jì)算 2+2。
   A: 4
   
   示例2：
   Q: 計(jì)算 7*8。
   A: 56
   
   現(xiàn)在，請(qǐng)回答：
   Q: 計(jì)算 9-3。
   A:

   提供示例幫助模型掌握問答格式與邏輯模式。

4. Chain-of-Thought（CoT）

   請(qǐng)先列出解題思路，再輸出最終答案。

   要求模型“思考”步驟，以提升復(fù)雜問題的準(zhǔn)確性。

5. 邊界與錯(cuò)誤處理

   如果問題無(wú)法回答，請(qǐng)返回 “無(wú)法回答” 而非編造內(nèi)容。

   明確禁止生成“幻覺”或“胡編亂造”，提高輸出可靠性。

2.3 面試常見 Prompt 設(shè)計(jì)考題

• “如何在 Prompt 中加入時(shí)間限制或上下文窗口控制？”
• “如何設(shè)計(jì) Prompt 來防止模型偏見或不當(dāng)內(nèi)容輸出？”
• “什么是 prompt injection？如何防御？”

回答要點(diǎn)可包含使用自定義令牌、字段校驗(yàn)、Hash 驗(yàn)證等。

三、RAG 場(chǎng)景實(shí)戰(zhàn)：架構(gòu)、實(shí)現(xiàn)與優(yōu)化

3.1 RAG 基礎(chǔ)原理

**RAG（Retrieval-Augmented Generation）**結(jié)合了 檢索 和 生成 兩大模塊：

1. Embedding & 檢索

   • 將用戶查詢和文檔切片都投射到向量空間（使用 Sentence-BERT、OpenAI Embeddings 等）。
   • 通過近似最近鄰（ANN）算法，檢索出與查詢最相關(guān)的 Top?k 文檔切片。

2. Prompt 拼接

   • 將檢索結(jié)果與原始查詢一起，按指定模板拼接成 Prompt，提供給 LLM。

3. 生成回答

   • 模型在包含外部知識(shí)的上下文中生成答案，輸出更具事實(shí)性與可追溯性。

3.2 RAG 系統(tǒng)架構(gòu)

┌────────────┐       ┌───────────┐       ┌──────────────┐
│ 用戶查詢 Q │──?── │ Embedding │──?── │ 向量索引庫(kù) V │
└────────────┘       └───────────┘       └──────────────┘
           │                                      ▲  
           │                                      │  
           ▼                                      │  
     ┌───────────┐     Top?k     ┌─────────────────┐  
     │ Prompt 拼接│?─────────────│ 最相關(guān)文檔切片 D │  
     └───────────┘               └─────────────────┘  
           │  
           ▼  
     ┌───────────┐  
     │   LLM 生成 │  
     └───────────┘  
           │  
           ▼  
      用戶響應(yīng) Answer  

• 索引 Pipeline：文檔分片 → 嵌入 → 建向量索引（如 FAISS、Pinecone、Weaviate）。
• 查詢 Pipeline：查詢嵌入 → 向量檢索 → Prompt 拼接 → LLM 推理。

3.3 文檔切分策略與向量檢索

• Chunk 大小：一般 200–500 字；過大增加無(wú)關(guān)信息，過小丟失上下文。
• Chunk 重疊：一般 20–30% 重疊，確保長(zhǎng)文本關(guān)鍵句不被拆散。
• ANN 算法：HNSW、IVF、PQR 等，根據(jù)延遲/吞吐需求選型。

3.4 Prompt 拼接模板

System: 你是一名知識(shí)庫(kù)助理，請(qǐng)基于以下文檔回答用戶的問題。
文檔：
1. {{doc1}}
2. {{doc2}}
...
問題：{{query}}
回答時(shí)，請(qǐng)引用文檔編號(hào)并給出簡(jiǎn)明答案。

3.5 面試考題：RAG 深度解析

1. “什么是 Dense Retriever 與 Sparse Retriever？它們有何優(yōu)缺點(diǎn)？”

   • Dense Retriever（基于向量嵌入）強(qiáng)在語(yǔ)義匹配，弱在精確匹配；Sparse Retriever（如 BM25）反之。

2. “如何衡量 RAG 系統(tǒng)質(zhì)量？”

   • 召回率（Recall\@k）、精確度（Precision）、生成回答的事實(shí)性（Factuality）、**延遲（Latency）**等。

3. “如何降低 RAG 系統(tǒng)的成本與延遲？”

   • 文檔切分優(yōu)化、向量索引壓縮、Prompt 長(zhǎng)度控制、使用更小型高效 LLM。

4. “如何防止 RAG 中的上下文拼接注入攻擊？”

   • 對(duì)文檔切片做嚴(yán)格過濾與轉(zhuǎn)義，僅允許白名單字段。

四、Prompt vs RAG vs Fine-tuning：選型與落地

• 初級(jí)崗位建議：優(yōu)先掌握 Prompt，進(jìn)階到 RAG，再深入 Fine-tuning。
• 面試時(shí)可結(jié)合具體場(chǎng)景做對(duì)比，并給出架構(gòu)圖和成本分析。

五、RAG 系統(tǒng)實(shí)戰(zhàn)代碼示例

以下以 Python + OpenAI Embeddings + FAISS 為例，展示 RAG 查詢 Pipeline 核心代碼。

import faiss
import numpy as np
from openai import OpenAI
from sentence_transformers import SentenceTransformer

# 初始化模型與索引
embedder = SentenceTransformer('all-MiniLM-L6-v2')
d = 384  # 嵌入維度
index = faiss.IndexFlatL2(d)

# 文檔預(yù)處理：切分與嵌入
documents = load_documents()  # list of text chunks
vectors = embedder.encode(documents)
index.add(np.array(vectors))

# 查詢與檢索
def rag_query(query: str, top_k: int = 5) - > str:
    q_vec = embedder.encode([query])
    D, I = index.search(np.array(q_vec), top_k)
    retrieved = [documents[i] for i in I[0]]
    prompt = "根據(jù)以下文檔回答問題：\n" + "\n\n".join(retrieved)
    prompt += f"\n\n問題：{query}\n回答："
    # 調(diào)用 OpenAI LLM
    client = OpenAI()
    resp = client.chat.completions.create(
        model="gpt-4o-mini",
        messages=[{"role":"system","content":prompt}],
        temperature=0.2
    )
    return resp.choices[0].message.content

# 示例
print(rag_query("什么是 RAG 系統(tǒng)？"))

• SEO嵌入：“RAG實(shí)戰(zhàn)代碼”、“FAISS向量檢索”、“OpenAI Embeddings”出現(xiàn)在示例中。

六、面試高頻考題與答題思路

七、面試演練：優(yōu)雅回答范例

問：如何設(shè)計(jì)一個(gè)用于法律文書摘要的 RAG+Prompt 系統(tǒng)？

答：
“首先，對(duì)法律文書進(jìn)行分段切片，chunk 大小控制在 300–400 字，重疊 25%，避免關(guān)鍵信息被拆散。使用 Sentence-BERT 為文檔和查詢生成向量，構(gòu)建 FAISS HNSW 索引，并部署在單節(jié)點(diǎn)或云服務(wù)。查詢階段，從索引檢索 Top?k 相關(guān)切片，再用以下 Prompt 模板拼接：

System: 你是一名法律專家，請(qǐng)根據(jù)以下內(nèi)容撰寫摘要：
文檔：…
問題：請(qǐng)給出這份法律文書的關(guān)鍵要點(diǎn)。

LLM 生成后，對(duì)輸出做簡(jiǎn)單正則校驗(yàn) JSON 格式，再展示給前端。整個(gè)系統(tǒng)簡(jiǎn)單易擴(kuò)展，且可通過 Prometheus 監(jiān)控檢索延遲和模型響應(yīng)時(shí)間，結(jié)合 Grafana 可視化。”

八、常見 Pitfall 與優(yōu)化建議

九、總結(jié)與進(jìn)階學(xué)習(xí)路徑

本文系統(tǒng)涵蓋了 初級(jí)工程師 Prompt 面試題庫(kù) 中的兩大核心模塊：

1. Prompt Engineering：原理、技巧、示例與常見考題
2. RAG 場(chǎng)景：架構(gòu)、檢索實(shí)現(xiàn)、Prompt 拼接、實(shí)戰(zhàn)代碼與面試演練

下一步提升建議：

• 多實(shí)踐 Prompt 設(shè)計(jì)：嘗試不同模板與 CoT 技巧，觀察模型輸出差異。
• 搭建 RAG 小項(xiàng)目：完善嵌入、索引、檢索與生成功能，并引入監(jiān)控。
• 學(xué)習(xí) Fine-tuning 與 LoRA：了解底層微調(diào)方法，升級(jí)到更高階應(yīng)用。
• 閱讀最新論文：如“Prompt 模仿檢索（Prompt-as-Retriever）”、“RAG 結(jié)合知識(shí)圖譜”等。

掌握上述內(nèi)容，你將在 LLM 初級(jí)工程師面試中自信應(yīng)對(duì)提示詞與 RAG 場(chǎng)景高頻考題，早日拿到心儀的高薪 Offer。祝面試順利！

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