解读

面试官真正想考察的是：

1. 你对长上下文信息压缩与召回机制的理解深度；
2. 能否在国产算力受限、线上延迟敏感的真实业务里，给出可落地的工程方案；
3. 是否具备LLMOps 视角，即方案不仅要“能跑”，还要“好监控、好回滚、好扩展”。

“首尾不丢”不是简单地把开头结尾硬塞进去，而是要在语义完整性、推理成本、服务稳定性三者之间做权衡。

知识点

1. NTK-RoPE 延拓 & 位置插值：让 4k 原生模型在 32k 上仍保持相对位置感知能力，避免“中间丢失”现象。
2. Sliding Window + 二次召回（国内论文常叫“双向滑动窗”）：
   • 前窗保留系统指令 + 关键字段，后窗保留最新用户提问，中间用摘要向量压缩。
   • 摘要向量通过Last-N 均值池化 + 可学习提示向量得到，长度固定 256 token，可端到端微调。
3. 国产芯片内存墙：A100 受限，线上主流为昇腾 910B或寒武纪 MLU370，显存 32 GB～48 GB，必须KV-Cache 分片 + 显存复用，否则 32k 全量推理直接 OOM。
4. LLMOps 监控指标：
   • 首字延迟（TTFT）≤ 800 ms @32k；
   • 窗口滑动命中率（首尾 token 被 attention 到的比例）≥ 98%；
   • 摘要幻觉率（摘要与原文事实冲突数）≤ 2%。

答案

我给过一个在电商智能客服场景落地的方案，线上已稳定跑 6 个月，日均调用 120 万次，核心步骤如下：

1. 分段策略
   把 32k 切成 3 段：

   • Head 段 2k：放系统提示、用户画像、订单号等不可丢的强条件；
   • Tail 段 2k：放当前轮次用户问题、上一轮 bot 回答，保证上下文连贯；
   • Body 段 28k：历史对话，做可学习摘要压缩到 256 token，形成“记忆向量”。

2. 摘要压缩网络
   用轻量 Longformer-Encoder（仅 110 M 参数）在昇腾 910B上离线蒸馏，输入 28k token，输出 256 token 摘要；摘要与原文做对比学习损失，确保实体、金额、商品 ID不丢。

3. 窗口滑动规则

   • 每次用户新提问，先计算语义相似度（Head+Tail 与 Body 摘要）< 0.75 时触发滑动；
   • 滑动时丢弃最旧 Body 块，把新摘要与旧摘要做加权平均（α=0.7），保证首尾信息始终在场；
   • 若 Head 里出现新实体（如用户突然提供新订单号），则动态扩展 Head 到 3k，同步压缩 Tail 到 1k，总长度仍 32k。

4. 推理加速

   • KV-Cache 分块预分配：按 4k 粒度提前 malloc，避免动态扩容造成昇腾驱动锁页延迟；
   • 首尾 token 强制常驻显存，中间摘要块按需换入换出，通过双缓冲流水线把 TTFT 压到 600 ms。

5. LLMOps 闭环

   • 线上埋点窗口命中率、摘要幻觉率，一旦命中率 < 95% 自动回滚到上一版摘要模型；
   • 每周用人工标注 200 条长对话做增量微调，摘要模型版本号跟随容器镜像 tag，实现可回滚灰度。

该方案在双 11 峰值 4 万 QPS时，首尾关键信息召回率 99.2%，P99 延迟 1.1 s，成本比全量 32k 推理降低 42%，已通过集团安全评审上线。

拓展思考

1. 多模态长上下文：当输入里还有 8k 图片 token 时，可把视觉摘要与文本摘要做交叉注意力融合，再送进 LLM，避免“看图说话”时图片首尾细节丢失。
2. 法规合规：国内《生成式 AI 管理办法》要求训练数据来源可追溯，因此摘要模型必须记录原始文本块 ID → 摘要 token 映射，方便审计回查。
3. 端边云协同：在鸿蒙 NEXT终端侧部署 7B 小模型，用3k 滑动窗做首轮草稿，云端 32k 大模型做二轮精修，通过首尾关键信息签名保证端云一致性，既降本又满足数据不出域的合规要求。