企业官网建设流程全解析

上周连着面了 7 个大模型应用开发的候选人。简历一份比一份漂亮，RAG、Agent、工作流，工具链写了一长串，向量库能把 Milvus、pgvector、Chroma 全列上。

前两个我顺着流程问，答得挺顺。检索怎么搭的，Agent 怎么串的，工具怎么接的，听着都像那么回事。

然后我开始往下钻。

你的分块大小怎么定的——停顿。召回指标怎么衡量——没测过。流式返回的首字延迟多少，并发上来了怎么扩——没想过。

三个问题下来，7 个人里 5 个接不住。

不是项目不够多，是讲得太浅。每一步都停在“会做”，说不出“为什么这么做”。

面试官真不在乎你跑通过多少 Demo、接过多少 API。我们看的就是三件事：你能不能把一次真实落地从头到尾讲清楚，你平时有没有主动做选型的习惯，线上出问题的时候你能不能自己兜住。

这三件事，才决定 offer 给不给。

01｜项目要分三层讲，九成人卡在第一层

大模型应用的项目天然分三层，多数人只做到第一层。

第一层是能跑。会搭 RAG，会串 Agent，流程能跑通。这一层跟着教程两天就会，面试官看到简历只有这一层，心里已经画了叉。不是不认你的努力，是这一层证明不了任何事。你会用，但你没想过。

第二层是判断，这才是及格线。你知道为什么用这种分块方式，知道为什么挑这个 Embedding，知道这个需求为什么走 RAG 不走微调，知道提示词该怎么搭结构才能压住幻觉。这一层说明你不是抄的，你动过脑子。

第三层是生产，才能拿高分。你能说清召回和准确怎么测，首字延迟多少、每次调用花多少钱、并发到多少会崩。讲得清故障降级怎么做、重试怎么设计、监控盯哪些指标、迭代两版改了什么。这一层说明你不止跑过 Demo，你真上过线、踩过坑、扛过真实流量。

多数人就倒在这。只会执行，没有判断，更没管过上线之后的事。

面试官一句“上过线吗”，你说“还没”，那生产层的问题问下去就没意义。但判断层总该答得上来吧。“为什么这么选”这句话，面试里会问十几遍，每答不上一次就扣一分。

02｜用决策过程替代流水账，别背简历

这一步是“能过”和“能拿高分”之间的分水岭。

低分讲法我听过太多遍：我用某某框架搭了 RAG，用某某向量库做检索，实现了知识库问答。全是操作，没有信息。你告诉我你用了什么，但没说为什么用、怎么用、遇到什么问题、怎么解决。这跟背稿有什么区别。

高分讲法是倒着推的，从业务一路推到细节。

业务卡在哪，为什么非得用大模型，技术选型凭什么，分块策略怎么定的，召回调了几版、每版改了什么，提示词优化了几轮、怎么判断好坏，badcase 怎么扒出来的、最后怎么修的，指标从多少提到了多少。

注意这条链里没有“我用了什么”，全是“我为什么用”和“我怎么验证”。

有个候选人我印象很深。他讲一个合同审核项目，全程没提“我用了某某编排框架”，说的是：这个场景要按条款分支处理，我对比过链式和图式，链式在分支多的流程里写成了 if 套娃，后来换图式，但状态管理复杂度上来了，就加了快照做回滚。

同一个项目，一个像流水账，一个像决策链。谁行谁不行，一眼就看出来。

03｜会做技术取舍，这才是真正的分水岭

说白了就是一句话，你能不能说清“为什么选 A 不选 B”。

选型的时候说“这个常用”“网上都这么写”“教程就这么做的”，在面试里等于零分。我听过不下十次“因为大家都在用某某框架”，每次都想直接结束。

真正加分的是你能把对比和权衡讲出来。

为什么这个场景上 RAG 不做微调。因为知识库更得勤，RAG 改索引就行，微调每次都得重训，时间和成本都不划算。而且 RAG 出问题能定位是检索的锅还是生成的锅。

pgvector 和 Milvus 差在哪。pgvector 能贴着业务库用，中小数据量、要事务一致性的场景省事。数据上到千万级、要分片和元数据过滤，Milvus 更合适。

为什么用图式编排不用链式。因为流程有分支和回环，链式写下去维护不动。图式管状态清楚，代价是学习成本和调试难度。

每个选择背后都有“为什么”，也都有“还考虑过什么”。能把决策背后的逻辑讲透，才说明你真在工程环境里趟过水，不是在 Notebook 里跑过 Demo。

04｜说到底

面试官不在乎你堆了多少项目，只在乎你有没有把一件事做深、拆细、讲透。

一句话记住：能跑只是入场券，判断是及格线，生产是加分项。流水账换成决策过程，“因为常用”换成“对比后的权衡”。

面试考的不是你做过什么，是你为什么这么做。

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