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RAG检索增强生成面试题解析
资料介绍
RAG检索增强生成面试题解析 RAG的核心思想 RAG检索增强生成通过从外部知识库检索相关信息并注入Prompt，让大模型基于事实回答。RAG解决了大模型的三大知识缺陷：知识截止使模型无法获取训练数据之后的信息，私有数据模型从未见过，以及幻觉问题在缺乏外部验证时尤为严重。RAG的本质是开卷考试，模型生成前先从知识库检索相关片段，将问题与片段一起交给模型，相比微调成本低、知识更新方便。面试常考察RAG解决的问题、与微调的对比，以及RAG的适用场景，理解RAG的定位是回答AI应用题的基础。 RAG的完整链路 RAG包含索引与检索两阶段。索引阶段先加载并解析文档，用文本切分器切成小块，调用Embedding模型将文本块转为向量，存入向量数据库；检索阶段将用户问题转为向量，在向量库中做相似度检索，召回Top-K相关片段，拼接上下文与问题生成Prompt，交由大模型生成回答。面试常考察RAG各环节的职责、切分与向量化的必要性，以及检索与生成的配合，理解完整链路是掌握RAG工程实现的核心。 文本切分策略 文本切分将长文档切成适合检索与上下文的小块，切分策略直接影响检索质量。切分需考虑块大小与块间重叠，块太大会引入噪声，太小则语义不完整，重叠可避免语义在切分处断裂。切分方式包括按固定长度、按段落与按语义，语义切分利用句法结构保持语义完整性。面试常考察切分块大小的选择依据、重叠的作用，以及不同文档类型如图表与表格的切分处理，理解切分对检索效果的影响是优化RAG的关键。 向量检索与Embedding Embedding将文本映射为高维向量，语义相似的文本在向量空间中距离近，检索即寻找与问题向量最相似的文档向量。相似度常用余弦相似度，只看方向不看长度，适合语义检索。向量数据库存储与检索高维向量，采用ANN近似最近邻算法如HNSW与IVF加速海量数据检索。
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