实习还是秋招，大模型

今天老师为大家梳理了10道RAG大模型必备面试题，供各位同学参考。1️⃣Q1：如何评估RAG生成结果的质量？A1：① 事实准确性（Factual Accuracy）：对比标准答案；② 引用精确度（Citation Precision）：生成内容与引用文档的相关性；③ ROUGE/L等自动指标（需谨慎，可能与事实性脱钩）。2️⃣Q2：如何优化检索的召回率（Recall）？A2：① 使用Query扩展（同义词替换/LLM改写）；② 多向量表示（HyDE生成假设文档再检索）；③ 调整分块策略（重叠分块/多粒度分块）。3️⃣Q3：RAG如何处理多文档冲突信息？A3：①  让LLM总结共识点并标注分歧（提示词控制）；② 按文档来源权威性加权（如医学指南>普通文章）；  ③ 返回多视角答案（需明确说明冲突存在）。4️⃣Q4：如何解决“检索偏好”问题（Retrieval Bias）？A4：当检索结果质量差时强制生成会导致错误。解决方案：① 训练检索评估模块过滤低质结果；② 引入回退机制（如返回“无答案”）；③ 迭代检索（Re-Rank或多轮检索）。5️⃣Q5：如何优化长文档检索效果？A5：① Small-to-Big检索：先检索小分块，再关联其所属大文档；② 层次检索：先定位章节，再章节内分块检索；③ 图结构：用知识图谱关联文档片段。6️⃣Q6：解释HyDE（Hypothetical Document Embeddings）原理？A6：让LLM根据Query生成假设性答案，将其作为“伪文档”嵌入向量，再用该向量检索真实文档。解决Query与文档表述差异问题。7️⃣Q7：什么是迭代检索（Iterative Retrieval）？A7：多轮检索：首轮检索结果输入LLM生成初步答案，再以该答案为新Query二次检索，循环直到满足条件。适合复杂推理场景。8️⃣Q8：Self-RAG的核心创新点是什么？A8：引入可学习检索信号：模型自主决定何时检索（Retrieve on Demand），并生成特殊Token（如[Retrieval]、[No Retrieval]）控制流程。9️⃣Q9：RAG如何适配实时更新知识库A9：① 检索器使用近实时索引（如Elasticsearch增量更新）；② 生成器无需重训，但需监控新数据分布偏移。1️⃣0️⃣Q10：用户查询“2025年诺贝尔奖获得者”，但知识库只更新到2024年，RAG如何应对？A10：设计策略：① 检索器返回最新文档（2024年）；② 生成器明确回答“截至2024年数据，最新获得者为XX，2025年结果尚未公布”；③ 添加时间敏感性警告。🍊如果想参加高质量项目辅导，提升面试能力，欢迎后台联系。

总是想写点什么，但一直拖着没写。北京的天气也越来越闷热，也该动笔了。 写在前面 - bg双一流本，一段网易实习 - 个人向碎碎念，且主包认为自己其实水平不高，但还是希望自己写的东西对大家有帮助  个人经历 我所在的学校在大一刚入学的时候就有程设（在大一上学期做128道程设），这对于高中刚毕业没多久，满脑子只有学业的我异常兴奋，立志于加入本校acm队。但是人与人之间的差距，在入学的时候就有了。刚入学那会，有人会c语言的语法、有人从小就接触计算机、有人甚至于入学没多久学校安排的程设全做完了。而我，对着人生中第一台电脑，在百度搜索着ctrl键在哪，如何切换中英文输入法...但是我总有着一股冲劲，不甘...

6.12：boss直聘投递。7.7：约7.8一面。7.8：全程八股，面试官有点年轻，感觉面的很死板，也没有讨论或者深挖的感觉。1.说一下Java有哪些基础数据类型，基础数据类型和引用类型的区别是什么，存储方式的区别。2.说一下Java的类加载机制，AOP切面编程的原理，动态代理有哪些实现方式以及对应原理。3.说一下有哪些集合类，说一下hashmap底层原理，hashset底层原理，如果要创建一个不重复支持排序的用哪种数据结构。4.说一下Redis有哪些数据结构，分布式锁的实现。5.说一下实习项目经历。6.说一下大模型使用经历。反问环节：部门业务agent相关，使用springai技术栈。

是个传统行业公司，公司里打算新成立个部门，做个软件辅助他们的业务。应该是发现市面上的软件太贵，想自己做。估计一个人都没招到，公司里也没有懂软件的人。还没面试呢，就告诉我他们想让什么样的效果，问我能不能做，发了个竞品软件的文档，招java开发，让我去自训练语言大模型。