C#工程师的 AI 面试准备：推荐系统、数据管道与 MLOps 项目实战

一、推荐系统基础与 C# 实现

1.1 协同过滤与矩阵分解

用户–物品矩阵：基于评分构建稀疏矩阵；
奇异值分解（SVD）：在 C# 中可用 Math.NET Numerics 进行矩阵分解：
```
var svd = matrix.Svd();
var U = svd.U; var Σ = svd.W; var Vt = svd.VT;
```
实时推荐：利用缓存的低秩近似，快速计算相似度推荐。

1.2 语义向量检索

Sentence Transformers：在 Python 端生成文本嵌入；

Azure Cognitive Search / Pinecone：在 C# REST 客户端执行向量检索：

var client = new SearchClient(endpoint, indexName, credential);
var results = client.SearchByVector(embedding, topK: 10);

二、数据管道设计：ETL 与特征工程

2.1 ETL 流程

Extract：使用 Dapper 从 SQL Server 或 Cosmos DB 拉取用户行为；
Transform：在 .NET Core 批处理项目中进行清洗、去重与归一化；
Load：将清洗后的特征写入 Azure Data Lake 或 Redis 缓存。

2.2 特征工程

时间特征：用户活跃度、周期性统计；
内容特征：文本向量、标签独热编码；
组合特征：用户—物品交叉统计。

public double[] Normalize(double[] values)
{
    var max = values.Max();
    return values.Select(v = > v / max).ToArray();
}

三、MLOps 实践：CI/CD、模型监控与自动化测试

3.1 CI/CD 集成

GitHub Actions：自动触发训练、测试、ONNX 导出；
Docker + Azure DevOps：多阶段构建镜像，发布 .NET 服务与模型服务。

# .github/workflows/ci.yml
on: [push]
jobs:
  build-and-deploy:
    steps:
      - uses: actions/checkout@v3
      - name: Train Model
        run: python train.py --output model.onnx
      - name: Build Docker
        run: docker build -t ai-service:latest .
      - name: Push to Registry
        run: docker push ai-service:latest

3.2 模型监控与漂移检测

Prometheus + Grafana：通过 .NET MetricServer 暴露延迟、请求数与模型准确率；
Data Drift：定期统计特征分布，触发警报。

3.3 自动化测试

单元测试：使用 xUnit 验证特征转换与推理结果；
集成测试：Mock 模型服务，测试推荐接口的端到端正确性。

四、案例实战：端到端推荐系统流水线

4.1 架构示意

[Web 前端] → [C# API 服务] → [特征存储/缓存]

                          ↘ [模型推理服务 (.NET + ONNX)] → 推荐结果

4.2 关键代码

加载 ONNX 模型：

var mlContext = new MLContext();
var model = mlContext.Model.Load("model.onnx", out _);
var predictor = mlContext.Model.CreatePredictionEngine < Input, Output > (model);

并发处理：使用 Parallel.ForEach 批量推理用户列表，结合 CancellationToken 控制超时。

五、面试真题模拟与高分答题思路

面试题	答题思路
如何在 C# 中高效实现向量检索？	介绍 REST 客户端调用向量数据库，缓存热数据，异步并发请求优化
推荐系统如何处理冷启动问题？	讲解利用内容特征、基于属性的推荐与引导式冷启动策略
MLOps 如何保证训练与推理环境一致？	Docker 镜像版本控制、Conda 环境导出、ONNX 跨平台部署
如何监控模型性能并应对数据漂移？	Prometheus 报表 & 警报，定期特征分布统计 & 重新训练触发
如何在 CI/CD 中集成模型质量回归检测？	在流水线中加入模型评估脚本，阈值不达标时阻塞合并，发送 Slack 通知