大模型开发面试实录：Transformer、RAG、Agent工程链路与场景落地全面解析

大模型开发面试实录：Transformer、RAG、Agent工程链路与场景落地全面解析

一、基础层：大模型原理与上下文工程

面试官（O）：我们先聊聊Transformer架构，你能说说它的核心机制吗？

小C（C）：嗯，我理解是Transformer依靠自注意力机制，每个Token能和序列中其他Token互动，捕捉全局信息。多头注意力让模型并行关注不同子空间，位置编码弥补序列顺序。层堆叠和残差连接帮助模型更好训练。

O：你这个点说得对，但是还不够全面。Transformer还有前馈网络和归一化层，这些也很重要。

O：Token与上下文窗口的关系？

C：Token是文本分割的基本单元，上下文窗口限制了模型一次处理的Token数。长文本需要Chunking，比如Overlap或语义分割，保证信息连续。

O：假设我们现在在做电商客服，Prompt Engineering该怎么用？

C：Zero-shot直接给任务指令，Few-shot加示例，Chain-of-thought让模型分步推理。Prompt模板化和Chaining能适配多业务场景。

O：Prompt Chaining有哪些优势？

C：它能将复杂任务拆成多步，逐步引导模型推理。

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答案总结

• Transformer核心：自注意力、多头机制、位置编码、层堆叠、前馈层、归一化。
• Token/窗口管理：窗口决定信息处理能力，Chunking保证长文本上下文连续。
• Prompt Engineering：Zero-shot、Few-shot、Chain-of-thought、模板化与Chaining提升适应性和泛化。