10道RAG大模型必备面试题

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。
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07-17 13:09
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火炉中学 Java
本人27届菜鸡,实习入职四天了,我们组是开发一个教学平台,组长说暑假需求不多,让我慢慢熟悉项目。入职第一天是拿到了文档和一个项目的代码权限,把代码拉下来跑了起来,Maven下了一下午才把依赖下好。后面三天都在一直看代码,发现很多新东西,虽然项目框架基本上也就是我在黑马学的springboot和mabatis那一套,但是有很多别的东西或者一个人做项目没法接触到的点。我不知道我是不是对的,我感觉每天就是顺着前端发的请求看每个业务流程涉及到的东西,看到新东西我就去学,比如什么分布式id怎么生成的,excel怎么导入导出的,缓存级联删除逻辑什么的,我感觉看的很慢因为想搞懂没见过或者不熟悉的东西。我感觉这样下去一周都没法吃透这个项目,但组长人很好,跟我说刚实习多学点新东西,现在就慢慢看就行了,后面会给我发需求。我到底该怎么办,忽略细枝末节赶紧要需求吗,但是我感觉不学新东西很难做有亮点的需求,单做增删改查实习完了又不好包产出,我现在有点想把看懂的技术点包成自己的产出因为做的真的好厉害我自己肯定做不出来,唉我会的还是太少了,现在焦虑得不行,甚至后悔提前实习了,应该把分布式微服务学完再出来的😰我之前就只跟做了外卖和点评,背了一些juc jvm八股,微服务分布式都没学,真让我干活只能做增删改查吧,害怕组长骂我肺雾😭
火猴真君:评论区这么一致么 先把一些流程逻辑学通,记记笔记,不懂的问组长。 然后自己试着做 1,2 个功能跑跑看,来来回回几次,就慢慢熟悉业务代码了
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