07-24 12:28 中山大学 算法工程师 发布于山东
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大模型算法的RAG经历怎么写
RAG基本是转大模型应用层的必备项目，但是其实优化策略非常多，要体现深度的行业
✅如何写一个有深度 RAG 项目经历
包含以下内容：
1、逻辑框架
2、示例描述
3、简历模版
1️⃣明确项目背景与动机
问题陈述：说明当前大模型在特定领域存在的局限（如知识更新滞后、幻觉问题等），以及为何选择 RAG 方法来弥补这些不足。在工业场景中，主要以下3个原因：
🌟知识库的即时更新：大模型的训练数据是有时效性的，所以外挂知识库
🌟数据的隐私性： tob 场景中，公司的数据是有隐私性要求的
🌟业务场景：描述项目的应用场景（例如：智能问答、知识管理、客户支持等），以及采用 RAG 后能为业务带来的改进。
2️⃣详细阐述系统架构与核心流程
1.数据准备阶段
2.数据提取与清洗：说明如何收集多源数据，进行格式统一和预处理。
3.文本分割策略：描述如何根据 Embedding 模型的 Token 限制进行智能切分，保证语义完整性。向量化与入库：指出使用哪种预训练 Embedding 模型（如M3E、 BGE 等）以及如何构建向量索引（例如利用 FAISS 、 Milvus 等）。
应用阶段
4.检索策略：介绍相似性检索、全文检索以及多路召回（例如倒排排序、 RRF 融合）的具体实现。
5.Prompt 设计与生成：说明如何构建有效的 Prompt ，将检索到的文本与原问题融合，调用大模型生成答案，并描述如何调优 Prompt 以应对幻觉问题。
6.模块化设计：如果有采用模块化或迭代优化的策略，也要重点说明，比如如何分层次、分模块实现不同功能，从而提升系统稳定性和扩展性。
参考：
这些部分可以参考业内成熟实践，如目 RAG 优化方案：案例＋代码＋图解文章的思路。
3️⃣突出个人贡献与方法论落地
1.方法论指导：详细描述你在项目中如何运用理论指导实践，比如数据预处理、向量检索算法的选择、 Prompt 工程调优等。
2.创新点与优化措施：列举你提出的关键改进措施，如如何降低幻觉风险、提高召回准确率、优化系统响应速度等。
3.量化成果：用具体数据展示优化效果（例如准确率提升20%、响应速度提升30％等）。
示例描述：
“在项目中，我主导设计了数据分割和向量化流程，通过引入动态文本切分策略，将检索召回准确率提升了15%，同时优化了 Prompt 设计，问答准确率提高20%。”
📳对于想求职算法岗的同学，如果想参加高质量项目辅导，提升面试能力，欢迎后台联系。
✅如何写一个有深度 RAG 项目经历
包含以下内容：
1、逻辑框架
2、示例描述
3、简历模版
1️⃣明确项目背景与动机
问题陈述：说明当前大模型在特定领域存在的局限（如知识更新滞后、幻觉问题等），以及为何选择 RAG 方法来弥补这些不足。在工业场景中，主要以下3个原因：
🌟知识库的即时更新：大模型的训练数据是有时效性的，所以外挂知识库
🌟数据的隐私性： tob 场景中，公司的数据是有隐私性要求的
🌟业务场景：描述项目的应用场景（例如：智能问答、知识管理、客户支持等），以及采用 RAG 后能为业务带来的改进。
2️⃣详细阐述系统架构与核心流程
1.数据准备阶段
2.数据提取与清洗：说明如何收集多源数据，进行格式统一和预处理。
3.文本分割策略：描述如何根据 Embedding 模型的 Token 限制进行智能切分，保证语义完整性。向量化与入库：指出使用哪种预训练 Embedding 模型（如M3E、 BGE 等）以及如何构建向量索引（例如利用 FAISS 、 Milvus 等）。
应用阶段
4.检索策略：介绍相似性检索、全文检索以及多路召回（例如倒排排序、 RRF 融合）的具体实现。
5.Prompt 设计与生成：说明如何构建有效的 Prompt ，将检索到的文本与原问题融合，调用大模型生成答案，并描述如何调优 Prompt 以应对幻觉问题。
6.模块化设计：如果有采用模块化或迭代优化的策略，也要重点说明，比如如何分层次、分模块实现不同功能，从而提升系统稳定性和扩展性。
参考：
这些部分可以参考业内成熟实践，如目 RAG 优化方案：案例＋代码＋图解文章的思路。
3️⃣突出个人贡献与方法论落地
1.方法论指导：详细描述你在项目中如何运用理论指导实践，比如数据预处理、向量检索算法的选择、 Prompt 工程调优等。
2.创新点与优化措施：列举你提出的关键改进措施，如如何降低幻觉风险、提高召回准确率、优化系统响应速度等。
3.量化成果：用具体数据展示优化效果（例如准确率提升20%、响应速度提升30％等）。
示例描述：
“在项目中，我主导设计了数据分割和向量化流程，通过引入动态文本切分策略，将检索召回准确率提升了15%，同时优化了 Prompt 设计，问答准确率提高20%。”
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