解读

面试官想通过这道题验证三件事：

1. 你能否把“百亿/千亿参数大模型”真正映射到国内电商业务痛点，而不是空谈技术；
2. 你能否用中文语境下的真实用户行为设计可落地的任务范式；
3. 你能否给出可量化、可灰度、可闭环的成功率指标，并解释如何用 LLMOps 持续监控。
   回答时必须体现“场景-任务-指标-监控”四位一体，且所有指标都能从日志里自动抽取，不能依赖人工标注。

知识点

1. 中文购物场景四要素：用户意图、商品知识、平台规则、营销节奏（大促、直播、百亿补贴）。
2. 任务范式：Multi-turn 任务型对话 → 拆成意图识别槽位填充→商品召回→推荐理由生成→下单说服→售后问答五级子任务。
3. 指标分层：
   • 在线业务层：支付转化率、客单价提升、退货率下降；
   • 模型能力层：任务完成率（Task Success Rate, TSR）、答案幻觉率、安全违规率；
   • 系统运维层：首 token 延迟、千次调用成本、GPU 利用率。
4. 数据闭环：把用户“点-逛-问-比-付-退”六段日志埋点回流，24 h 内自动更新指令微调样本池与奖励模型训练集，实现强化学习人类反馈（RLHF） 的日更。
5. 合规红线：必须符合《生成式 AI 服务管理暂行办法》第 6 条，禁止价格欺诈、夸大疗效、低俗营销，需在推理侧部署实时敏感词+价格校验双挡板。

答案

步骤一：场景任务化
把“中文购物”拆成可评测的封闭任务——“带约束的多轮商品推荐对话”。输入是用户中文 query+实时商品库+活动规则，输出需在给定轮次内完成精准推荐并引导支付。

步骤二：构建评测集

1. 从天猫/京东/抖音近 30 天成交日志中抽样 10 万会话，保留支付成功与流失两类样本；
2. 用规则+人工双重标注，形成 5 千条黄金标准对话，每条包含“用户目标、必需属性、预算区间、支付结果”；
3. 对同一用户目标再构造对抗干扰集（库存不足、优惠券过期、同款高价），共 1 万条，用于测试模型鲁棒性。

步骤三：定义核心成功率指标

1. Primary TSR = 在 5 轮内推荐商品被加入购物车且 30 分钟内支付的会话占比；
2. Secondary TSR 细拆：
   • 意图识别准确率≥96%（必须正确识别“比价/求推荐/求优惠”三类意图）；
   • 属性填充召回率≥94%（品牌、预算、尺寸、场景四大槽位）；
   • 商品幻觉率≤1%（模型捏造“不存在的 SKU 或价格”次数/总推荐次数）；
   • 合规违规率=0（触发价格法、广告法敏感词即记一次违规）。
3. 业务北极星指标：实验组相比基线支付转化率相对提升≥+3.5%，退货率相对下降≥-1.2%，否则视为不成功。

步骤四：LLMOps 监控

1. 实时：把 TSR 与违规率写入Prometheus+Grafana，每 5 min 触发一次P99 延迟告警；
2. 天级：用Airflow+Spark回刷前一天全量日志，自动更新奖励模型；
3. 周级：A/B 实验平台（如阿里XMatrix）对比实验组与对照组，置信度≥99%，Power≥80% 才全量。

步骤五：持续迭代
当 Primary TSR 连续 7 天低于基线-1σ，自动触发回滚+指令微调紧急热修复；若幻觉率>1%，立即冻结线上模型，用知识外挂+价格校验 API 做动态提示重写，30 分钟内止血。

拓展思考

1. 多模态升级：当用户上传直播间截图或短视频，需把OCR+ASR+商品检测结果拼成统一上下文，再进入推荐任务，此时指标需新增图文一致性分数（Image-Text Consistency Score, ITCS）。
2. 私域场景：在微信小程序内，用户授权了历史订单与地址，模型可做千人千面的价格敏感预测，此时成功率指标要引入**“优惠敏感度命中率”**：模型预测用户“需要优惠券才下单”且实际发放后支付，即算命中。
3. 算力成本约束：若业务方要求单轮推理成本≤6 ms 且 GPU 利用率≥65%，需把 7B 微调模型做INT8 量化+投机采样，同时用缓存命中率作为系统层成功率子指标，确保在成本红线内达成业务目标。