初级工程师Prompt面试题库：LLM提示词设计与RAG场景高频考题

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：

“如何设计 Prompt 来提高 LLM 的准确率？”
“什么是 RAG？它的检索与生成流程如何协同工作？”
“如何在 RAG 系统中控制提示词长度与文档切分策略？”
“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

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。
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。

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。

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。
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：

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。
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。
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

“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。
“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。
“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。
“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

方法	知识更新成本	通用性	生成质量	系统成本
Prompt	低（无需重新训练）	高	中	低
RAG	中（重建向量库）	高	高（外部知识支持）	中（索引成本 + 推理成本）
Fine-tuning	高（训练耗时）	低（模型绑定）	最高	高（训练 + 部署）

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。

import faiss
import numpy as np
from openai import OpenAI
from sentence_transformers import SentenceTransformer

# 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" + "\n\n".join(retrieved)
    prompt += f"\n\n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

问题	答题要点
Prompt 如何提升 LLM 生成质量？	提示词示例（Few-shot）、CoT、角色设定、输出格式限制、边界控制
RAG 系统架构包含哪些模块？	文档预处理、向量索引、检索、Prompt拼接、LLM生成
如何切分长文档并平衡召回与精确？	Chunk大小200–500字、重叠20–30%、结合 BM25 粗排 + ANN 精排
如何防止 prompt injection 攻击？	对用户输入与文档切片做严格转义、使用白名单、对系统 Prompt 限制
RAG 中 Dense vs Sparse Retriever 如何选择？	语义匹配 vs 精确匹配、索引成本 vs 更新成本、场景决定
如何衡量 RAG 系统质量与可用性？	Recall\@k、Precision\@k、Latency、Factuality、端到端分词 & token 计费
Prompt vs RAG vs Fine-tuning 的优缺点？	见对比表；场景驱动选型
在初级岗位中如何落地 RAG 项目？	简易 Prototype → 向量库部署 → 基本监控与采集 → 并发与延迟优化

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：
>
> text > 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

Pitfall	描述	优化建议
Prompt 太长	导致 Token 超限或无关信息干扰	精简示例、控制文档切片长度
Chunk 重叠不合理	过大冗余、过小丢失上下文	经验值 20–30% 重叠
向量索引更新延迟	新增文档后检索结果不及时	定时增量更新索引或使用在线索引服务
Prompt Injection	用户输入植入恶意指令	严格转义、白名单字段、隔离系统 Prompt
模型生成“幻觉”	输出与事实不符	加入“如果无法回答，请返回‘无答案’”的边界控制
高并发下延迟飙升	检索/生成成为瓶颈	缓存常见查询结果、批量检索、并发优化