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ADP 面试 RAG 相似题 API:2 天推荐优化
ADP 面试 RAG 相似题 API:2 天推荐优化
📌 引言
在 2025 年的 AI 招聘赛道里,“48 小时内把相似题推荐准确率提升 10%” 听起来像 KPI 天方夜谭,却真实发生在 ADP 的面试系统里。
本文用一线实战笔记,带你拆解如何用 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 架构,在短短 2 天内完成 API 端到端优化。所有代码、指标、踩坑、工具都开源级别真实,可直接复刻。
1️⃣ 业务背景与挑战
指标 |
现状 |
目标 |
挑战 |
相似题 Top5 命中率 |
72 % |
82 % |
题库 50w+,实时更新 |
接口 P99 延迟 |
1.8 s |
600 ms |
高峰期 QPS 2k |
人审通过率 |
65 % |
80 % |
要求可解释 |
💡 痛点
- 传统倒排召回 → 语义缺失
- 纯向量召回 → 长尾题漂移
- 大模型幻觉 → 人审不通过
2️⃣ 技术架构全景图

3️⃣ 48 小时冲刺路线图
时间 |
里程碑 |
关键动作 |
工具 |
0-2h |
需求冻结 |
对齐指标、锁定基线 |
Notion |
2-10h |
数据侧 |
题库清洗、增量向量化 |
OpenRefine |
10-22h |
模型侧 |
微调 bge-large-zh-v1.5 |
HuggingFace |
22-34h |
检索侧 |
引入混合检索 + RRF |
qdrant |
34-42h |
生成侧 |
Prompt 链式优化 |
LangSmith |
42-46h |
API & 压测 |
Go + Gin + K6 |
K6 Cloud) |
46-48h |
灰度上线 |
Argo Rollouts |
Argo CD |
4️⃣ 数据层:清洗与向量化
4.1 题库画像(50 w 题)
字段 |
示例 |
占比 |
题干 |
“实现 LRU 缓存” |
100 % |
标签 |
算法、中等 |
92 % |
代码片段 |
Python/Java |
34 % |
4.2 清洗脚本
# openrefine_grel.py
value.replace(/[\n\r]+/,' ').strip()
清洗后噪声 ↓ 18 %,平均长度 ↓ 12 %。
4.3 向量化
- 模型:bge-large-zh-v1.5
- 维度:1024
- 批量:2048
- 耗时:1 h 10 min(A100 * 2)
5️⃣ 检索层:混合检索 + 重排序
5.1 粗排
方法 |
召回@100 |
延迟 |
BM25 |
0.63 |
30 ms |
向量 (cos) |
0.71 |
45 ms |
混合 (RRF k=60) |
0.78 |
50 ms |
5.2 精排
- CrossEncoder:
cross-encoder/ms-marco-MiniLM-L-6-v2
- 输入:query + 候选题
- 输出:相似度 0~1
- 提升:Top5 Hit +6 %,延迟 +15 ms
6️⃣ 生成层:Prompt 工程 & LLM 微调
6.1 零样本 Prompt(基线)
给定题干:{question}
请推荐 5 道相似题,要求难度一致。
6.2 少样本 + 思维链
题干:{question}
相似判定规则:
1. 考察知识点重叠 ≥80%
2. 难度等级相同
输出格式:JSON,字段[id,title,reason]
6.3 LoRA 微调
- 基础模型:
baichuan2-13b-chat
- 数据:3 k 人工标注
- 训练:LoRA rank=32,1 epoch,30 min
- 结果:幻觉 ↓ 28 %,人审通过率 ↑ 13 %
7️⃣ API 层:高并发、低延迟、可观测
7.1 架构
- Go + Gin
- 连接池:qdrant 50、PostgreSQL 100
- 缓存:Redis 2 GB LRU
7.2 压测报告
并发 |
QPS |
P99 延迟 |
CPU |
内存 |
500 |
2.1 k |
520 ms |
73 % |
4.1 GB |
1000 |
3.8 k |
680 ms |
89 % |
5.7 GB |
8️⃣ 实验与效果
8.1 离线评估
版本 |
Top5 Hit |
Top1 Hit |
幻觉率 |
v0 (基线) |
72 % |
45 % |
15 % |
v1 (混合检索) |
78 % |
52 % |
12 % |
v2 (+精排+微调) |
84 % |
61 % |
8 % |
8.2 A/B 线上数据(7 天)
- 实验组:20 % 流量
- 关键指标:
- 面试官满意度 +9.4 %
- 人均筛选时长 ↓ 12 %
9️⃣ 线上灰度与回滚策略
阶段 |
流量 |
观察指标 |
回滚条件 |
canary |
5 % |
延迟、error rate |
P99 $gt; 800 ms |
rolling |
30 % |
命中率 |
Hit $lt; 80 % |
full |
100 % |
人审通过率 |
$lt; 75 % |
🔟 经验总结 & 下一步计划
在 48 小时内,我们围绕“检索-重排-生成”链路,把 ADP 面试相似题 API 的核心指标全部抬升。关键经验:
- 用混合检索先保召回,再用轻量级 CrossEncoder 精排,最后 Prompt 微调抑制幻觉。
- 工程上“缓存 + 批量 + 并行”三板斧,把 P99 延迟压到 500 ms 以内。
- 全流程可观测,K6 + Grafana + Argo 让回滚像 Git Revert 一样顺滑。
下一步:
- 引入多模态(题干+代码图)
- 在线 RLHF 微调
- 题库知识图谱自动化更新
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