梳理了 AI 大模型开发技术的面试要点，涵盖基础架构、进阶选型、LangChain 框架及向量数据库应用。内容包含主流开源模型体系对比、涌现能力成因分析、不同场景下的模型选择策略、Agent 工作机制以及企业级知识库构建方案。此外补充了检索增强生成（RAG）、微调技术、评估指标及部署优化等关键知识，旨在帮助开发者系统掌握大模型核心技术栈与工程实践方法。
AI 大模型技术经过 2023 年的快速发展，2024 年迎来应用落地阶段，对 IT 从业者而言蕴含着大量技术机会。越来越多的企业开始招聘 AI 大模型相关岗位，本文梳理了 AI 大模型开发技术的面试要点，从 AI 大模型基础、进阶选型、LangChain 开发框架、向量数据库等不同知识维度，帮助开发者构建系统的面试速成模式。
A1：目前主流的开源大模型体系主要包括以下几个方向：
这些大模型在自然语言处理领域取得了显著的成果，并被广泛应用于各种任务和应用中。
A2：大模型的涌现能力主要是由以下几个因素共同作用的结果：
综上所述，大模型的涌现能力是由数据量的增加、计算能力的提升、模型架构的改进以及预训练和微调等因素共同作用的结果。这些因素的进步使得大模型能够更好地理解和生成文本，为自然语言处理领域带来了显著的进展。
A3：选择使用哪种大模型，取决于具体的应用场景和需求。以下是指导原则：
在选择模型时，还需要考虑以下因素：
最佳选择取决于具体的应用需求和限制条件。在做出决策之前，建议先进行一些实验和评估，以确定哪种模型最适合你的应用场景。
A4：各个专业领域通常需要各自的专用大模型来服务，原因如下：
尽管需要各自的大模型来服务不同领域，但也可以共享一些通用的模型和技术。比如通用的大模型可以用于处理通用的文本任务，而领域特定的模型可以在通用模型的基础上进行微调和定制，以适应特定领域的需求。这样可以在满足领域需求的同时，减少模型的重复训练和资源消耗。
A5：LangChain Agent 是 LangChain 框架中的一个组件，用于创建和管理对话代理。
最新发布的首个稳定版本 v0.1.0 支持了 LangGraph 组件库，把 Agent 创建为图的组件库，提供创建更加定制化的循环行为。
代理是根据当前对话状态确定下一步操作的组件。LangChain 提供了多种创建代理的方法，包括 OpenAI Function Calling、Plan-and-execute Agent、Baby AGI 和 Auto GPT 等。这些方法提供了不同级别的自定义和功能，用于构建代理。
代理可以使用工具包执行特定的任务或操作。工具包是代理使用的一组工具，用于执行特定的功能，如语言处理、数据操作和外部 API 集成。工具可以是自定义构建的，也可以是预定义的，涵盖了广泛的功能。
通过结合代理和工具包，开发人员可以创建强大的对话代理，能够理解用户输入，生成适当的回复，并根据给定的上下文执行各种任务。
以下是使用 LangChain 创建代理的示例代码：
from langchain.chat_models import ChatOpenAI
from langchain.agents import tool
# 加载语言模型
llm = ChatOpenAI(temperature=0)
# 定义自定义工具
@tool
def get_word_length(word: str) -> int:
"""返回单词的长度。"""
return len(word)
# 创建代理
agent = {
"input": lambda x: x["input"],
"agent_scratchpad": lambda x: format_to_openai_functions(x['intermediate_steps'])
} | prompt | llm_with_tools | OpenAIFunctionsAgentOutputParser()
# 调用代理
output = agent.invoke({
"input": "单词 educa 中有多少个字母？",
"intermediate_steps": []
})
# 打印结果
print(output.return_values["output"])
这只是一个基本示例，LangChain 中还有更多功能和功能可用于构建和自定义代理和工具包。您可以参考 LangChain 文档以获取更多详细信息和示例。
A6：主要进行以下 6 方面的优化工作：
A7：大模型微调主要分为全量微调和参数高效微调（PEFT）两类。
选择微调方法时需权衡任务复杂度、数据规模及硬件资源。
A8：评估大模型效果通常分为自动评估和人工评估。
企业级应用通常采用混合评估方式，结合自动化脚本与专家打分。
A9：大模型部署优化主要涉及推理速度和资源消耗。
A10：RAG（Retrieval-Augmented Generation）即检索增强生成，是一种将外部知识库与大模型结合的架构。
AI 大模型技术栈涵盖架构原理、开发框架、数据存储、微调优化及部署运维等多个环节。面试准备时应重点掌握 Transformer 原理、LangChain 生态使用、向量数据库选型、RAG 架构设计以及常见的微调与评估方法。通过系统性的学习与实战演练，开发者可以更好地应对行业挑战，推动大模型技术在业务中的落地应用。
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