一款融合多模态的rag产品chat2manalAI说明书主要技术如下的知识库产品chat2manalAI说明书多模态、文档解析处理、向量数据库、re-Act的Agent基本的效果相对复杂的文案都能处理能在无需训练的情况下准确率做到90%、产品操作简单些、易用性很高。关于原因问为什么需要去看别人的面试答不用花钱就能让一个总监、主管陪你聊1小时。还能让你知道这样行业、你的工作他们都在关注什么。面试问题的整理如下供大家参考。包含RAG的各方各面供大家参考。沟通内容问题1:面试官看到你之前参与过RAG得项目能否分享一下RAG的合作流程候选人当然可以。RAG首先涉及文本分块。将文本分割成若干块使用特定的模型将这些块嵌入到向量空间中。接下来建立索引创建提示来告诉模型根据检索找到的上下文回答用户的查询。在运行时会使用相同的向量来对用户的查询进行处理然后执行向量搜索在向量数据库中检索到最匹配的结果并将这些结果作为上下文输入到大模型的提示词中以生成总结性的答案。问题2面试官您提到的是RAG的标准流程那么在实际项目中你还采用了哪些优化技巧候选人在实际应用中我们会考虑多路召回策略包括稀疏召回、语义召回和字面召回等。处理召回过程中的截断和召回分数对齐问题通过在召回后加入重排序来精简召回数量、提升召回质量。此外还会根据系统问答的指标对嵌入模型、重排序模型和生成模型进行进一步的优化。问题3面试官明白了。你刚才提到了评价指标那么您能描述一下RAG是如何进行效果评分的吗候选人RAG的效果评估主要针对检索和生成环节。我们可以使用平均倒排率排序指标来进行评估。问题4面试官那么在生成环节你是如何进行评估的呢候选人在生成环节首先会使用量化指标如ROUGE-L分数和文本相似度、关键词重合度等。其次评估生成答案的多样性查看模型是否能够生成多种合理的答案。此外引入人工评估进行反向测试主要评估模型的复杂性和质量。问题5:面试官好的你觉得RAG在处理问题时有哪些挑战候选人RAG面临的挑战主要有两个一是生成结果与数据源不一致二是问题超出了模型的认知范围。对于第一种可能是训练数据与源数据不一致或者是编码理解能力不足。对于第二种情况可能是用户的问题超出了模型的处理范围。问题6面试官针对模型幻觉你有哪些解决思路候选人解决这些问题可以考虑引入更精确的数据源消除虚假数据并加入纠偏规则比如采用re-act方法让大模型对输出结果进行反思。另一种思路是集成知识库不仅仅考虑向量匹配还要考虑知识图谱中的三元组将结构化的相关点数据集成到RAG系统中以增强系统的推理能力。问题7面试官在实际项目中您如何处理各种边界的case意外的情况候选人这需要具体情况具体分析。对于无效问题即知识库中没有答案的问题需要进行准入判断通常使用二分类模型加提示来处理。对于随时间变化的问题我们可以在推理模块中添加规则和提示词使模型在不确定时能够给出合适的回答。对于格式错误的问题比如模型生成了无法解析的答案我们可以使用备份的代理大模型在解析失败时直接生成答案。这里给大家精心整理了一份全面的AI大模型学习资源包括AI大模型全套学习路线图从入门到实战、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习、面试题等资料免费分享扫码免费领取全部内容1. 成长路线图学习规划要学习一门新的技术作为新手一定要先学习成长路线图方向不对努力白费。这里我们为新手和想要进一步提升的专业人士准备了一份详细的学习成长路线图和规划。可以说是最科学最系统的学习成长路线。2. 大模型经典PDF书籍书籍和学习文档资料是学习大模型过程中必不可少的我们精选了一系列深入探讨大模型技术的书籍和学习文档它们由领域内的顶尖专家撰写内容全面、深入、详尽为你学习大模型提供坚实的理论基础。书籍含电子版PDF3. 大模型视频教程对于很多自学或者没有基础的同学来说书籍这些纯文字类的学习教材会觉得比较晦涩难以理解因此我们提供了丰富的大模型视频教程以动态、形象的方式展示技术概念帮助你更快、更轻松地掌握核心知识。4. 2026行业报告行业分析主要包括对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。5. 大模型项目实战学以致用当你的理论知识积累到一定程度就需要通过项目实战在实际操作中检验和巩固你所学到的知识同时为你找工作和职业发展打下坚实的基础。6. 大模型面试题面试不仅是技术的较量更需要充分的准备。在你已经掌握了大模型技术之后就需要开始准备面试我们将提供精心整理的大模型面试题库涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题让你在面试中游刃有余。7. 资料领取全套内容免费抱走学 AI 不用再找第二份不管你是 0 基础想入门 AI 大模型还是有基础想冲刺大厂、了解行业趋势这份资料都能满足你现在只需按照提示操作就能免费领取扫码免费领取全部内容
大模型面试：RAG项目的拷问（文字版）
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