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
- 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。
- 向量数据库选型：Milvus支持高效向量搜索；PGVector则适合PostgreSQL生态。
- 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！