AI应用开发面经
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1:请介绍一个你用Dify或Coze搭建的AI应用，说明架构设计和遇到的挑战
2:在这个AI审核流程中，你是如何设计和实现RAG知识库来支撑审核规则动态更新与行业术语理解的?比如，审核标准(如敏感词库、政策条款、内容分级规范)是如何结构化入库、向量化，并在推理阶段与大模型协同工作的?
3:在构建用于支撑AI审核的RAG知识库时，你如何处理非结构化审核依据(比如PDF格式的《网络短视频内容审核标准细则》或扫描版政策文件)?是否做过文档解析策略选型(如OCR+LayoutParservs.Unstructured.io vs.PDFMiner)?最终选择了哪种方案，为什么?
4::在AI审核流程中，当RAG检索返回多个相关但置信度不同的政策条款片段时，你是如何设计Prompt让大模型完成多源证据融合与冲突消解的?比如，不同条款对”未成年人出镜”有不同尺度要求(A条款禁止14岁以下单独出镜，B条款允许但需监护人声明)，你的Prompt是否包含明确的角色设定、推理步骤约束、以及结构化输出格式?能否分享一个你实际调优过的Prompt示例?
5:当AI质检模型(如缺陷识别模型)的推理延迟成为产线实时检测瓶颈时你是如何通过缓存策略+模型轻量化+异步流水线编排协同优化端到端响应时间的?比如，是否对常见缺陷特征做了缓存预热?
6:在该系统中，你是如何设计事件Schema和消息路由规则，来实现”视频上传一元数据提取一AI审核一结果通知一人工复核队列”这一全链路的异步协同?比如，是否定义了统一的事件格式(如包含traceid、业务类型、版本号)?不同环节(如转码服务、RAG检索服务、Agent编排服务)是如何通过事件主题(topic)或路由键(routingkey)进行精准订阅与解耦的?
7:如果现在要为该制造客户部署一套私有化大模型(如Qwen2-7B)用于设备故障报告的智能归因分析，并需支持本地知识库(如PDF维修手册、IExcel历史工单)实时更新与低延迟检索，你会如何设计整体技术方案?请重点说明-模型选型依据(是否量化/蒸馏)、知识库构建流程(特别是非结构化工单数据的清洗与向量化策略)、以及推理服务如何与现有MES系统API安全
8:想请你分享一次你与非技术角色(比如内容运营、法务或审核专员)协作推进AI审核能力落地的经历:当时他们提出了什么具体业务诉求?你如何将模糊的业务语言(如”要能识别擦边球内容"转化为可验证的技术指标(如召回率/误判率目标、标注规范、badcase分类维度)，并推动双方对齐验收标准?
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当前问题0109
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请介绍一个你用Dify或Coze搭建的AI应用，说明架构设计和遇到的挑战
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请介绍一个你用Dify或Coze搭建的AI应用，说明架构设计和遇到的挑战
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在这个AI审核流程中，你是如何设计和实现RAG知识库来支撑审核规则动态更新与行业术语理解的?比如，审核标准(如敏感词库、政策条款、内容分级规范)是如何结构化入库、向量化，并在推理阶段与大模型协同工作的?
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在构建用于支撑AI审核的RAG知识库时，你如何处理非结构化审核依据(比如PDF格式的《网络短视频内容审核标准细则》或扫描版政策文件)?是否做过文档解析策略选型(如OCR+LayoutParservs.Unstructured.io vs.PDFMiner)?最终选择了哪种方案，为什么?
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:在AI审核流程中，当RAG检索返回多个相关但置信度不同的政策条款片段时，你是如何设计Prompt让大模型完成多源证据融合与冲突消解的?比如，不同条款对”未成年人出镜”有不同尺度要求(A条款禁止14岁以下单独出镜，B条款允许但需监护人声明)，你的Prompt是否包含明确的角色设定、推理步骤约束、以及结构化输出格式?能否分享一个你实际调优过的Prompt示例?
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当AI质检模型(如缺陷识别模型)的推理延迟成为产线实时检测瓶颈时你是如何通过缓存策略+模型轻量化+异步流水线编排协同优化端到端响应时间的?比如，是否对常见缺陷特征做了缓存预热?
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在该系统中，你是如何设计事件Schema和消息路由规则，来实现”视频上传一元数据提取一AI审核一结果通知一人工复核队列”这一全链路的异步协同?比如，是否定义了统一的事件格式(如包含traceid、业务类型、版本号)?不同环节(如转码服务、RAG检索服务、Agent编排服务)是如何通过事件主题(topic)或路由键(routingkey)进行精准订阅与解耦的?
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如果现在要为该制造客户部署一套私有化大模型(如Qwen2-7B)用于设备故障报告的智能归因分析，并需支持本地知识库(如PDF维修手册、IExcel历史工单)实时更新与低延迟检索，你会如何设计整体技术方案?请重点说明-模型选型依据(是否量化/蒸馏)、知识库构建流程(特别是非结构化工单数据的清洗与向量化策略)、以及推理服务如何与现有MES系统API安全
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想请你分享一次你与非技术角色(比如内容运营、法务或审核专员)协作推进AI审核能力落地的经历:当时他们提出了什么具体业务诉求?你如何将模糊的业务语言(如”要能识别擦边球内容"转化为可验证的技术指标(如召回率/误判率目标、标注规范、badcase分类维度)，并推动双方对齐验收标准?