一、引言：LLM提示词设计与RAG在面试中的核心地位

随着大规模语言模型（LLM）在各行各业的广泛应用，提示词设计（Prompt Engineering）与检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，RAG）已成为初级工程师面试中的必考模块。

• Prompt Engineering：如何构造高质量的提示词以引导模型生成准确、符合预期的回答？
• RAG场景：如何利用向量检索和外部知识库补足模型记忆盲区，提升生成内容的事实性与可追溯性？

面试中常见的问题包括：

1. “如何设计 Prompt 来提高 LLM 的准确率？”
2. “什么是 RAG？它的检索与生成流程如何协同工作？”
3. “如何在 RAG 系统中控制提示词长度与文档切分策略？”
4. “请设计一个用于法律文书摘要的 Prompt + RAG 管道。”

本文将从Prompt 基础原理、RAG 架构与实现、常见考题解析、实战代码示例、面试演练五大维度，系统呈现“初级工程师 Prompt 面试题库”，帮助你从容应对相关高频考题。

二、Prompt Engineering 基础：LLM提示词设计原理与技巧

2.1 Prompt 的作用原理

在 LLM 应用中，Prompt 就是对模型的“指令”——它定义了输入格式、上下文示例和输出要求：

• 指令式 Prompt：直接告知模型执行任务，如“请将以下文字翻译成中文：…”
• 示例式 Prompt（Few-shot）：在同一输入中提供若干问答示例，让模型模仿输出格式。
• Chain-of-Thought：引导模型先输出推理步骤，再给出答案，能显著提升复杂推理任务的准确率。

2.2 Prompt 设计技巧

1. 清晰的角色设定

   你是一位经验丰富的法律专家，请根据以下事实撰写法律意见书。

   明确“角色”可让 LLM 在对应语域和专业深度上更贴合预期。

2. 格式化输出要求

   输出格式（JSON）：
   {
   "summary": "...",
   "key_points": ["...", "..."]
   }

   强制模型按指定结构返回，便于后续解析与系统集成。

3. Few-shot 示例

  示例1：
  Q: 计算 2+2。
  A: 4

  示例2：
  Q: 计算 7*8。
  A: 56  现在，请回答：
  Q: 计算 9-3。
  A:

提供示例帮助模型掌握问答格式与逻辑模式。

4. Chain-of-Thought（CoT）

   请先列出解题思路，再输出最终答案。

   要求模型“思考”步骤，以提升复杂问题的准确性。

5. 边界与错误处理

   如果问题无法回答，请返回 “无法回答” 而非编造内容。

   明确禁止生成“幻觉”或“胡编乱造”，提高输出可靠性。

2.3 面试常见 Prompt 设计考题

• “如何在 Prompt 中加入时间限制或上下文窗口控制？”
• “如何设计 Prompt 来防止模型偏见或不当内容输出？”
• “什么是 prompt injection？如何防御？”

回答要点可包含使用自定义令牌、字段校验、Hash 验证等。

三、RAG 场景实战：架构、实现与优化

3.1 RAG 基础原理

RAG（Retrieval-Augmented Generation）结合了 检索 和 生成 两大模块：

1. Embedding & 检索

   • 将用户查询和文档切片都投射到向量空间（使用 Sentence-BERT、OpenAI Embeddings 等）。
   • 通过近似最近邻（ANN）算法，检索出与查询最相关的 Top‑k 文档切片。

2. Prompt 拼接

   • 将检索结果与原始查询一起，按指定模板拼接成 Prompt，提供给 LLM。

3. 生成回答

   • 模型在包含外部知识的上下文中生成答案，输出更具事实性与可追溯性。

3.2 RAG 系统架构

┌────────────┐       ┌───────────┐       ┌──────────────┐
│ 用户查询 Q │──▶── │ Embedding │──▶── │ 向量索引库 V │
└────────────┘       └───────────┘       └──────────────┘
           │                                      ▲
           │                                      │
           ▼                                      │
     ┌───────────┐     Top‑k     ┌─────────────────┐
     │ Prompt 拼接│◀─────────────│ 最相关文档切片 D │
     └───────────┘               └─────────────────┘
           │
           ▼
     ┌───────────┐
     │   LLM 生成 │
     └───────────┘
           │
           ▼
      用户响应 Answer

• 索引 Pipeline：文档分片 → 嵌入 → 建向量索引（如 FAISS、Pinecone、Weaviate）。
• 查询 Pipeline：查询嵌入 → 向量检索 → Prompt 拼接 → LLM 推理。

3.3 文档切分策略与向量检索

• Chunk 大小：一般 200–500 字；过大增加无关信息，过小丢失上下文。
• Chunk 重叠：一般 20–30% 重叠，确保长文本关键句不被拆散。
• ANN 算法：HNSW、IVF、PQR 等，根据延迟/吞吐需求选型。

3.4 Prompt 拼接模板

System: 你是一名知识库助理，请基于以下文档回答用户的问题。
文档：
1. {{doc1}}
2. {{doc2}}
...
问题：{{query}}
回答时，请引用文档编号并给出简明答案。

3.5 面试考题：RAG 深度解析

1. “什么是 Dense Retriever 与 Sparse Retriever？它们有何优缺点？”

   • Dense Retriever（基于向量嵌入）强在语义匹配，弱在精确匹配；Sparse Retriever（如 BM25）反之。

2. “如何衡量 RAG 系统质量？”

   • 召回率（Recall@k）、精确度（Precision）、生成回答的事实性（Factuality）、延迟（Latency）等。

3. “如何降低 RAG 系统的成本与延迟？”

   • 文档切分优化、向量索引压缩、Prompt 长度控制、使用更小型高效 LLM。

4. “如何防止 RAG 中的上下文拼接注入攻击？”

   • 对文档切片做严格过滤与转义，仅允许白名单字段。

四、Prompt vs RAG vs Fine-tuning：选型与落地

• 初级岗位建议：优先掌握 Prompt，进阶到 RAG，再深入 Fine-tuning。

• 面试时可结合具体场景做对比，并给出架构图和成本分析。

• ---

五、RAG 系统实战代码示例

以下以 Python + OpenAI Embeddings + FAISS 为例，展示 RAG 查询 Pipeline 核心代码。

示例

print(rag_query("什么是 RAG 系统？"))

# 初始化模型与索引

embedder = SentenceTransformer('all-MiniLM-L6-v2')

d = 384



# 嵌入维度

index = faiss.IndexFlatL2(d)



# 文档预处理：切分与嵌入

documents = load_documents()



# list of text chunks

vectors = embedder.encode(documents)

index.add(np.array(vectors))



# 查询与检索

def rag_query(query: str, top_k: int = 5) - > str:

    q_vec = embedder.encode([query])

    D, I = index.search(np.array(q_vec), top_k)

    retrieved = [documents[i] for i in I[0]]

    prompt = "根据以下文档回答问题：n" + "nn".join(retrieved)

    prompt += f"nn问题：{query}n回答："



# 调用 OpenAI LLM

    client = OpenAI()

    resp = client.chat.completions.create(

        model="gpt-4o-mini",

        messages=[{"role":"system","content":prompt}],

        temperature=0.2

    )

    return resp.choices[0].message.content



# 示例

print(rag_query("什么是 RAG 系统？"))

• SEO嵌入：“RAG实战代码”、“FAISS向量检索”、“OpenAI Embeddings”出现在示例中。

• ---

六、面试高频考题与答题思路

七、面试演练：优雅回答范例

问：如何设计一个用于法律文书摘要的 RAG+Prompt 系统？

答：“首先，对法律文书进行分段切片，chunk 大小控制在 300–400 字，重叠 25%，避免关键信息被拆散。使用 Sentence-BERT 为文档和查询生成向量，构建 FAISS HNSW 索引，并部署在单节点或云服务。查询阶段，从索引检索 Top‑k 相关切片，再用以下 Prompt 模板拼接：

System: 你是一名法律专家，请根据以下内容撰写摘要：
文档：…
问题：请给出这份法律文书的关键要点。

LLM 生成后，对输出做简单正则校验 JSON 格式，再展示给前端。整个系统简单易扩展，且可通过 Prometheus 监控检索延迟和模型响应时间，结合 Grafana 可视化。”

八、常见 Pitfall 与优化建议

九、总结与进阶学习路径

本文系统涵盖了 初级工程师 Prompt 面试题库 中的两大核心模块：

1. Prompt Engineering：原理、技巧、示例与常见考题
2. RAG 场景：架构、检索实现、Prompt 拼接、实战代码与面试演练

下一步提升建议：

• 多实践 Prompt 设计：尝试不同模板与 CoT 技巧，观察模型输出差异。
• 搭建 RAG 小项目：完善嵌入、索引、检索与生成功能，并引入监控。
• 学习 Fine-tuning 与 LoRA：了解底层微调方法，升级到更高阶应用。
• 阅读最新论文：如“Prompt 模仿检索（Prompt-as-Retriever）”、“RAG 结合知识图谱”等。

掌握上述内容，你将在 LLM 初级工程师面试中自信应对提示词与 RAG 场景高频考题，早日拿到心仪的高薪 Offer。祝面试顺利！