解读

在国内大模型落地场景里，长上下文检索召回率（LoongEval） 是衡量“把 32K~200K token 级别超长文档喂给模型后，系统能否把真正与问题相关的片段全部找回来”的核心指标。面试官问这道题，不是让你背公式，而是想看三件事：

1. 你是否理解长文本场景下“召回”与“精排”分离的工业级架构；
2. 你是否能把LoongEval 的“分段策略、标注方式、指标计算、统计显著性” 四步闭环讲清楚；
3. 你是否知道在国产 GPU 算力受限、合规数据不能出境的前提下，如何低成本、可复现地跑通这套评估。

知识点

1. 长上下文定义：国内主流业务把 ≥32K token 的 PDF、扫描件、聊天记录、OCR 结果统称为长上下文，需先经过**段落级切片（chunk size 256~512 token，overlap 20%）**再做检索。
2. LoongEval 核心公式：
   Recall@K = |{相关片段} ∩ {返回 top-K 片段}| / |{相关片段}|
   其中“相关片段”由三位标注员按“最小答案支撑句”原则打点，一致性 κ≥0.75 才入库。
3. 分层标注策略：
   • 第一层**“问题-答案对”**由业务方提供，覆盖真实用户 query；
   • 第二层**“证据句”**必须出现在原文连续 3 句以内，避免标注漂移；
   • 第三层**“负样本”**用同段落内相似句做难例，防止指标虚高。
4. 统计显著性：长文本检索方差大，国内头部厂要求**≥300 个问题-文档对**，bootstrap 采样 1000 次，Recall@10 的 95% 置信区间半宽 ≤2%。
5. 国产算力优化：用INT4 量化 + 8K 滑动窗口近似 32K 模型效果，评估阶段固定 random seed，确保 GPU 差异 <0.5%。
6. 合规与隐私：若数据含PII，必须先脱敏替换再标注，评估脚本在内网 GitLab CI 跑，结果只输出指标不落地原文。

答案

给面试官一个可直接落地的 5 步方案：
第一步：构建长上下文测试集
从线上 7 天真实 query 日志里随机抽 1 万条，经过去重、敏感词过滤，保留 3000 条高优 query；对应文档用**国产解析链（OCR + 板式还原 + 段落合并）**生成 32K~128K token 的纯文本，统一 UTF-8 编码。

第二步：最小答案支撑句标注
三人盲标，工具用Label-Studio 内网版，标注字段包括：query_id、doc_id、evidence_start、evidence_end、answer_text。κ<0.75 的样本由算法主管仲裁，最终得到 1.2 万条“金证据”。

第三步：召回实验
把文档按 512 token/128 token overlap 切分，送入自研双塔召回模型（BERT-base-中文 + 平均池化），分别跑dense、sparse（BM25）、hybrid三路，每路取 top-20 片段，计算 Recall@K（K=5,10,20）。

第四步：显著性校验
用bootstrap 重采样 1000 次，输出均值与 95% 置信区间；若相邻版本 Recall@10 提升 1.5% 且区间不重叠，即认为优化有效，可进入精排阶段。

第五步：线上闭环
把 LoongEval 脚本封装成GitLab CI Job，每次 MR 自动触发；指标回落即阻塞合并，并钉钉告警责任人，实现LLMOps 持续监控。

一句话总结：LoongEval 不是跑分游戏，而是**“标注可解释、实验可复现、统计可信、合规可审计”**的长文本召回质检线。

拓展思考

1. 多轮追问场景：如果用户连续 3 轮追问，上下文总长度超过 200K token，如何设计增量召回 + 滑动窗口标注？
2. 中英文混排：国内很多合同是中英双语，同一证据句跨语言分布时，如何保证标注一致性？
3. 成本极限压缩：在昇腾 910A 只有 32G 显存的情况下，如何用动态剪枝 + 梯度检查点把 128K 模型评估耗时压到 30 分钟以内？
4. 合规升级：一旦《生成式 AI 备案新规》要求评估数据保存 3 年且可审计，如何改造 LoongEval pipeline，做到原始日志、脱敏后文本、指标结果三层分离存储？