在上篇文章《备战大模型应用开发面试？这份题库直接参考！》的基础上,再增加下面实战的面试题目
1.面对垂直领域的知识问答需求，你如何决定是采用 RAG（检索增强） 还是 Fine-tuning（微调）？如果数据更新频率极高（如每日新闻），微调是否可行？
2.如果业务需要处理单次 10 万字以上的文档（如法律卷宗），你会选择 128K 超长上下文模型 直接输入，还是采用 分段 RAG + MapReduce 的方式？请从成本、准确率和推理时延三个维度对比。
3.复杂的业务逻辑（如自动化财务审计），是用一个 Super Prompt（包含所有 SOP）引导模型，还是拆分成多个 专门的 Agent 协作？判定拆分的临界点在哪里？
4.企业级应用选型时，在什么情况下你会坚持使用 私有化部署的开源模型（如 Qwen/Llama），而不是直接调用 GPT-4 等闭源 API？
5.针对 PDF 报告、Excel 表格、代码库这三种截然不同的数据，你会分别选择什么样的 切片算法？如何防止语义在切片处断裂？
6.为什么在专业领域问答中，单纯的 向量检索（Vector Search） 往往不如 混合检索（Hybrid Search，向量+关键词）？
7.引入 Reranker（如 BGE-Reranker） 会增加数百毫秒的延迟，在什么场景下这笔开销是必须支付的？
8.面对千万级以上的数据量，在 pgvector (关系型扩展)、Milvus (分布式原生) 和 Faiss (本地库) 之间，你的选型标准是什么？
9.在生产环境中，你会选 vLLM、TensorRT-LLM 还是 Ollama？如果追求 多用户并发下的高吞吐量，你会优先考虑哪个特性（如 PagedAttention）？
10.在部署 70B 规格的大模型时，为了节省显存，你会选 AWQ、GPTQ 还是 GGUF？量化位数（4-bit vs 8-bit）对业务逻辑的影响如何评估？
12.如何设计一个 智能路由层，自动将简单的打招呼发给轻量模型（如 GPT-4o-mini），将复杂逻辑发给旗舰模型（如 GPT-4o），以平衡成本和体验？
13.除了 KV Cache，你会考虑在应用层引入 Semantic Cache（语义缓存） 吗？它与传统的 Redis 缓存有什么本质区别？
14.业务方问你“这个模型到底好不好用”，你会用哪些指标回答？如何构建一套针对业务场景的 离线测试集（Gold Dataset）？
15.在没有标准答案（Open-ended）的生成任务中，使用 更强模型（如 GPT-4）给弱模型打分 的可靠性如何？你会如何降低评分的主观偏差？
16.当新业务上线，既没有用户反馈数据，也没有微调样本时，你会如何设计 第一版架构 来快速跑通 MVP？

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