解读

面试官问的是“在真实业务场景里，如何把 RLPO（Reinforcement Learning from Prompt Optimization）做成一套可落地的自动化流程”。
核心考点有三层：

1. 示例选择——不是人工挑 few-shot，而是让智能体在候选池里动态组合，保证业务相关性、多样性、低冗余。
2. 奖励函数——必须可微、可解释、可监控，且能同时优化“事实正确性、风格合规性、成本与时延”等多目标。
3. RLPO 闭环——把“选示例 → 调 Prompt → 线上推理 → 日志回流 → 奖励更新”做成LLMOps 流水线，每天自动迭代，无需算法工程师熬夜调参。

知识点

1. 候选示例池构建

   • 来源：线上真实用户 query-answer 对、领域知识库、专家标注。
   • 质量过滤：用规则+小模型先做一轮清洗，去掉 PII、幻觉、反动敏感内容。
   • 向量化：用中文 bert-base-chinese+业务微调做 768 维向量，建Milvus索引，保证 50 ms 内召回 Top200。

2. RL 环境建模

   • State：当前用户 query + 已选示例列表（token 长度、主题分布、时效性标签）。
   • Action：从候选池里“新增一条示例 / 替换一条 / 停止”。
   • Policy Network：轻量级 110M 参数的 Encoder-Decoder，输出 Action 概率；用DeepSpeed-Inference做 INT8 量化，单机 QPS>800。

3. 奖励函数设计（国内合规重点）

   • 主奖励：
     R₁ = BERTScore-F1(生成答案, 标准答案) × 0.4
     R₂ = ** Rouge-L**(生成答案, 参考答案) × 0.3
     R₃ = 敏感词命中惩罚 −5（一旦触发直接扣到负分，符合《生成式 AI 管理办法》要求）
   • 辅助奖励：
     R₄ = −生成 token 长度/max_len × 0.1（控制成本）
     R₅ = −首 token 时延/SLA × 0.1（控制体验）
   • 综合：R = ΣRᵢ，每轮在线 A/B 后 5 分钟回流日志，15 分钟更新一次奖励均值。

4. 训练算法

   • 采用PPO-clip，优势函数用 GAE(λ=0.95)，batch=2048，epoch=4，lr=1e-5，KL 惩罚系数 β=0.02，防止策略与原始大模型差距过大。
   • 训练平台：阿里云 PAI-DSW 抢占式 GPU（A100 40G×8），混合精度 FP16，单轮 30 min 完成。

5. LLMOps 持续监控

   • 指标看板：奖励均值、幻觉率、敏感率、P99 时延、每千次调用成本。
   • 自动回滚：若线上幻觉率>2% 或敏感率>0.1%，GitOps 触发回滚到上一版模型镜像。

答案

“我会把 RLPO 拆成三步跑通：
第一步，离线建池。把近 90 天线上真实日志脱敏后，用规则+小模型清洗，再经人工抽检≥95% 准确率后入池；用业务微调的中文 bert 做向量化，Milvus建索引，保证 50 ms 召回。
第二步，训练选例智能体。State 里放 query+已选例的语义中心、长度、时效标签；Action 空间设计为‘增/替/停’；Policy 用 110M 的 Encoder-Decoder，PPO-clip训练，奖励函数由事实正确性、风格合规、成本、时延四块加权，敏感词触发即负分，完全符合国内监管。
第三步，LLMOps 闭环。线上走灰度 5%→10%→全量，每 15 分钟回流日志，奖励均值掉 5% 或幻觉率超 2% 就自动回滚。整个流程用ArgoCD+Kubeflow Pipelines固化，算法同学白天喝咖啡，系统夜里自己迭代。”

拓展思考

1. 多租户隔离：如果同一个大模型服务 N 个客户，每个客户有自己的合规词表，奖励函数需要动态注入客户专属惩罚项，可用Prompt 层拼接+RL 策略条件化实现，避免为每个客户单独训练模型。
2. 示例去重与版权风险：候选池里常出现大段重复或版权文本，可在向量化后做最大余弦相似度>0.95 自动去重，并接入中国版权保护中心的接口做版权指纹比对，防止侵权。
3. 冷启动快速适配：对新上线业务，没有足够线上日志，可用合成数据+规则扰动快速生成 5k 条候选，再让 RL 智能体在模拟器里先跑 1000 轮，模拟器用大模型自回归打分，5 小时即可产出初代策略，缩短冷启动周期到 1 天以内。