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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:

  1. 引入多模态(题干+代码图)
  2. 在线 RLHF 微调
  3. 题库知识图谱自动化更新

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