解读

面试官想验证三件事：

1. 你对检索增强生成（RAG）k 值召回策略的理解是否到位；
2. 能否用自动化脚本在真实业务数据上快速实验，而不是手动跑；
3. 是否具备指标计算 + 可视化 + 成本意识的闭环思维，最终用“边际收益”告诉老板“再往上加 k 不值”。

1 万条客服 query 是典型高并发、低延迟场景，k 越大延迟越高，所以必须给出可复现、可解释、可落地的端到端方案。

知识点

1. RAG 召回粒度：k=0 代表纯模型参数记忆，k=1/5/10 代表外挂知识库返回 TopK 片段。
2. F1 计算方式：客服场景采用答案级 F1（Answer-level F1），先由人工标注“标准答案集合”，再与模型输出做字符级 Rouge-L 或分词级 F1对齐，最终取宏观平均。
3. 自动搜索：用单因子网格扫描即可，k 取值 0、1、5、10 四个点，循环外只改召回参数，其余链路不变。
4. 边际收益曲线：ΔF1/Δk 随 k 增大而递减，当 ΔF1<0.5% 且延迟增加>20 ms 时可判定收益拐点到来。
5. 工程实现：
   • 数据层：把 1 万条 query 落Hive 表，字段含 query_id、user_query、gold_answer。
   • 召回层：Milvus 建索引，段落向量用bge-large-zh-v1.5，M 值 768，IVF_SQ8 量化。
   • 生成层：Qwen-14B-Chat 做 4-bit 量化，推理用 vLLM 框架，batch=32，tp=1。
   • 实验层：Airflow 写 DAG，4 个 task 顺序执行，每个 task 只改 k 值，输出结果写回MySQL表（schema：k、tp、fp、fn、precision、recall、f1、latency_p99）。
   • 可视化：Streamlit + ECharts 画折线图，x 轴 k，双 y 轴左侧 F1、右侧 latency，再用红色虚线标出边际收益<1% 的拐点。
6. 合规：客服数据属PII，全程在公司离线机房 GPU 集群执行，不走公网，结果表脱敏后导出。

答案

步骤一：环境初始化

1. 申请离线 Yarn 队列 8×A100 40G，镜像内置 vLLM 0.4.2、Milvus 2.3、py3.9。
2. 把 1 万条 query 采样后让业务专家标注答案，形成 gold.jsonl，每行含 query_id、gold_answers（列表形式）。

步骤二：索引构建

1. 用bge-large-zh-v1.5把客服知识库 50 万段文本灌入 Milvus，建 IVF_SQ8 索引，nlist=4096，nprobe=64，保证 k=10 时召回率>95%。

步骤三：自动化实验脚本

1. 写 run_exp.py，伪代码如下：

   for k in [0,1,5,10]:
       pred_answers=[]
       for batch in DataLoader(gold.jsonl, batch=32):
           if k>0:
               docs=milvus.search(batch['query'], topk=k)
               context='\n'.join(docs)
               prompt=f'基于以下内容回答问题：\n{context}\n问题：{query}\n答案：'
           else:
               prompt=f'问题：{query}\n答案：'
           ans=model.generate(prompt, max_new_tokens=128)
           pred_answers.append(ans)
       tp,fp,fn=compute_f1_batch(pred_answers, gold_answers)
       f1=2*tp/(2*tp+fp+fn)
       latency=collect_p99()
       write_mysql(k, f1, latency)
   

2. 用Airflow 每日凌晨调度，4 个 k 值串行跑，避免 GPU 抢占，总耗时约 2.5 h。

步骤四：边际收益计算

1. 读取 MySQL 结果，计算
   ΔF1(k)=F1(k)−F1(k−1)，Δk=1，
   当 ΔF1<0.5% 且 Δlatency>20 ms 时触发收益拐点告警。
2. 用Streamlit 画双轴折线，并输出 Markdown 报告到飞书群机器人，方便产品拍板。

步骤五：结论示例
k=0 时 F1=62.3%，latency=120 ms；
k=1 提升到 71.8%，ΔF1=+9.5%；
k=5 到 74.1%，ΔF1=+2.3%；
k=10 到 74.4%，ΔF1=+0.3%，latency=185 ms。
拐点出现在 k=5，后续不再扩容。

拓展思考

1. 如果 1 万条 query 里存在长尾分布，可先做分层采样（头部 2k、腰部 5k、尾部 3k），再分别画边际收益曲线，防止头部 query 掩盖尾部提升。
2. 当 k 继续增大到 20、50 时，可考虑重排序（rerank）用bge-reranker-large，把 ΔF1 提升上限再抬高 1.2%，但延迟会增加 60 ms，需用并发池 + 缓存抵消。
3. 若老板要求“零标注”，可用无参考指标如BERTScore或NLI 自洽，但需验证与人工 F1 的Pearson 系数>0.85才能替代。
4. 最终上线时，把 k 做成动态可调的运行时特征，结合用户等级、query 复杂度实时路由，既保证体验又省成本，这才是LLMOps的完整闭环。