农行

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。

这篇文章会从HRBP以及面试官的角度聊一聊, 到底怎么样才是一份合格的简历, 以及简历中会有什么坑.不过通常来说, 出色的简历各有各的出色, 垃圾的简历烂的千篇一律.开源工具这里推荐一个开源项目, 核心是一个提示词 + Dify Workflow来逮捕​你的简历简历警察效果黄金30秒大部分的面试官/HRBP/AST会在很短的时间内完成筛选. 你的简历应该在30秒内就让面试官明白你的最突出的优点:履历光鲜, 有大厂经历负责过核心项目的核心岗位各种竞赛得奖的经验开源贡献所以我非常强烈的建议: 在简历的靠前位置增加一个个人摘要, 大概就是3-4句话, 按照 [你的定位] + [核心经验] + [关键...

后端实习进来做大模型探索项目，几个实习生一脸懵逼地从0开始搭rag做一些小组作业式的优化。需求是自己分析的，功能是自己设计的，测试指标是没有的，上线项目的文档是偷不到的，真的每天上班像上坟。到底怎么办啊秋招，现在天天ai写python，可我是Java来的啊，现在简历上就一个烂大街点评，还能写点什么好项目丰富一下简历啊。做ai开发的牛油们，你们实习产出打算怎么写啊引流

到了八月初，属于是秋招的黄金时期，鼠鼠一边实习一边准备秋招~但是实验室老板也在让鼠鼠工作，属于是忙不过来了。小米北京的算法实习属于是都是预研，6月份来的时候学习，7月份打杂，看文档整理产出，8月份才来自己的工作，已经想离职了（谁秋招点努力实习工作啊，而且转正给的也不高，躺又躺不平，卷又卷不动），不如直接stop，但是这边同事氛围不错，应该怎么提呢？大家能不能给个建议？