春招记录

之前暑期实习投的比较晚，简历没过（估计招满了），秋招开了之后第一时间收到免笔直通卡，遂投，但鼠鼠差不多一个多月没看八股（虽然没问）没刷题，基本忘得差不多了1.自我介绍2.问实验室项目3.场景题：创建知识库，需要哪些实体类，实体类需要定义哪些字段和方法4.coding：字符串距离（题目不刷完全忘记了，一开始还完全想错了方向）秋招还是沉淀沉淀八月中下再大面积投吧

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。

我用飞书的秒记录腾讯会议的记录，发现只能录到我自己的声音，有没有好的方法推荐

首先是自我介绍然后是项目问题，我的都是在线课程项目，可能他也觉得没什么好问的。额外问了关于Redix缓存和MySQL数据冲突如何解决，没答上来。后面是智力小测验。一百个球，每次拿1-5个，怎么样不会输。然后是手撕算法，一到简单一点，一到难一点。前一个是输出1-n的所有排列组合，我用的是回溯加递归（想用八皇后的写法写，写了好久，还是靠他提醒帮我debug的）。第二个是单链表的归并排序，思路是他提示后才有想法的，最后时间到了也没写完。总的来说面试官人还不错，题难度好像也没有很大。不过我代码能力还是差了一些，八股文也还有待提高。感觉过不了，就当是免费面试模拟了。