解读

在国内真实业务场景里，百亿/千亿参数大模型上线后最怕“数据漂移”。Covariate Shift 指输入分布 P(X) 变化，而 P(Y|X) 不变。对文本类生成式 AI，X 就是用户 query 的语义主题分布。LDA 作为经典主题模型，能把高维词空间压缩到低维主题向量，天然适合做分布差异度量。面试官想考察两点：

1. 你是否能把“主题分布”当成一维连续变量，用统计手段量化漂移；
2. 你是否能把 LDA 嵌入 LLMOps 闭环，实现小时级自动告警与模型热更新。

知识点

1. 主题向量对齐：线上新语料必须走同一套 LDA pipeline（分词→去停用词→词干还原→词典过滤），保证新旧主题维度一一对应。
2. 分布距离度量：
   • KL 散度：非对称，适合检测“新增主题”；
   • JS 散度：对称且 0-1 归一，方便设阈值；
   • Wasserstein 距离：考虑主题间语义距离，对同义词漂移更敏感。
3. 滑动窗口与指数加权：线上实时流数据用1 小时滑动窗口，对主题比例做指数加权平均，抑制突发噪声。
4. 显著性检验：对每条主题维度做卡方拟合优度检验，p-value < 0.01 触发二级告警；多维度联合用Bonferroni 校正控制假阳。
5. LLMOps 闭环：漂移告警→自动触发增量 LDA 在线变分推断→更新主题模型→同步刷新Prompt 模板里的动态 Few-shot 示例→灰度 5% 流量验证 PPL 与业务指标无回退→全量。

答案

线上部署阶段：

1. 离线训练：用近 30 天历史 query 训练 LDA，主题数 K 通过困惑度-业务可解释性双指标网格搜索确定，一般 K=50~100。
2. 主题向量落盘：把每条 query 映射为 θ（K 维主题比例），写入Hive 分区表，作为“参考分布”D_ref。
3. 实时计算：Flink 消费 Kafka 日志，按 1 小时窗口聚合得到 D_cur，计算 JS(D_ref||D_cur)。
4. 阈值设定：取过去两周 JS 值的P95+3σ作为红线，线上一旦触发立即写DingTalk 群机器人。
5. 漂移定位：对每一维 k，计算 Δk = |D_cur_k – D_ref_k|，取 Top-3 主题，回捞原始 query 做人工复核，确认是否出现政策性新词或竞品热点。
6. 模型自愈：若复核确认漂移，自动启动在线 LDA（Spark Streaming+变分推断），用新数据迭代全局 λ 矩阵，2 小时内产出新版主题向量；同时把 Top 新主题关键词注入Prompt 外挂知识库，保证大模型回答不“脱轨”。

拓展思考

1. 双塔方案：LDA 只捕获浅层主题，对深层语义漂移不敏感。可并行跑Sentence-BERT 聚类+Wasserstein，做二级校验，降低漏检。
2. 概念漂移联合检测：Covariate Shift 与 Concept Drift（P(Y|X) 也变）往往同时出现。可在 LDA 主题向量上再套一层贝叶斯误差率估计，若主题漂移后业务转化率显著下降，则判定为 Concept Drift，需重新标注样本并全量微调大模型。
3. 国产化合规：若客户为金融或央企，数据不出私域，可把 LDA 推断层改写成MindSpore+昇腾 910 算子，全部跑在鲲鹏服务器，满足信创要求。