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网站锚文本与标签,演示 又一个wordpress站点,渭南建设网站,做电子网站这篇文章系统梳理了RAG技术的28个高频面试问题#xff0c;涵盖基础认知、常见问题、高级机制、RAG-Fusion、优化策略及未来展望。内容涉及RAG原理、与SFT的区别、内容缺失等问题的解决方案#xff0c;以及RAG-Fusion工作机制和优化策略。文章还探讨了RAG的多模态、Agent自主检…这篇文章系统梳理了RAG技术的28个高频面试问题涵盖基础认知、常见问题、高级机制、RAG-Fusion、优化策略及未来展望。内容涉及RAG原理、与SFT的区别、内容缺失等问题的解决方案以及RAG-Fusion工作机制和优化策略。文章还探讨了RAG的多模态、Agent自主检索等未来发展方向为AI岗位求职者提供了全面的RAG知识体系和面试准备指南。一、RAG 基础认知篇问题 1什么是 RAGRAG全称 Retrieval-Augmented Generation是一种结合“外部知识检索”和“大语言模型生成”的混合架构。它先从知识库中检索相关文档再让模型基于这些文档生成回答。问题 2RAG 的好处是什么能降低幻觉Hallucination让回答更贴近事实还能节省训练成本无需让模型“死记硬背”海量数据。问题 3RAG vs SFT 有何区别SFT监督微调是在模型内部“灌知识”RAG 是让模型“查资料”。 一个靠记忆一个靠检索。RAG 的优势是更新快、灵活SFT 的优势是推理更自然。二、RAG 常见问题篇核心 10 大坑这部分是面试最容易被问、也最容易踩坑的地方。问题 4内容缺失问题常见原因切片策略不合理、向量召回率低、知识覆盖不全。解决思路调整分段长度、使用多向量检索、增加索引质量评估。问题 5错过排名靠前的文档召回算法问题。可优化向量距离计算方式如 cosine → dot-product或引入 rerank 模型。问题 6脱离上下文——整合策略的限制拼接多个文档时语义边界丢失。解决方案采用 Context Window Re-weighting 或基于语义的拼接。问题 7未能提取答案常发生在检索结果太广或太窄。需调整相似度阈值并使用 Prompt 工程引导“必须基于引用回答”。问题 8格式错误源数据清洗不规范或 LLM 输出未结构化。解决统一索引格式、在 Prompt 中约束输出模板。问题 9特异性错误RAG 在特定领域如法律、医学容易被误导。需引入领域词向量或知识图谱增强。问题 10回答不全面检索召回范围太小。可结合多通道检索keyword embedding。问题 11数据处理能力的挑战尤其在非结构化文档中提取慢。优化点批量向量化、流式索引、分布式检索。问题 12结构化数据查询的难题RAG 对 SQL 或表格支持弱。解决混合架构——让 LLM 先生成查询语句再执行。问题 13复杂 PDF 提取困难PDF 通常带有表格、页眉、脚注。解决方案布局识别LayoutLM OCR 坐标级切分。三、RAG 高级机制篇问题 14备用模型机制在召回失败或 LLM 输出异常时启用备用小模型可提高鲁棒性。问题 15LLM 安全挑战如 Prompt 注入、越权访问。解决过滤输入、分级鉴权、脱敏数据。四、RAG-Fusion 深入篇问题 16为什么需要 RAG-Fusion单一检索通道无法覆盖所有语义方向RAG-Fusion 融合多种检索结果提高覆盖率与稳定性。问题 17RAG-Fusion 的核心技术多通道检索embedding keyword rerank 答案融合voting / re-generation机制。问题 18RAG-Fusion 工作流程简单说多个 RAG 并行检索 → 汇总候选 → 加权融合 → LLM 最终生成。问题 19RAG-Fusion 的优势与不足优势更全、更准、更稳。 不足成本高、延迟大、工程实现复杂。五、RAG 优化策略篇问题 20RAG 各模块优化策略检索语义分段 向量融合生成动态上下文选择 Prompt 约束存储向量压缩 版本管理问题 21RAG 架构优化引入缓存层Redis / Milvus、支持流式检索、模块化部署Index / Query / Generation 独立扩展。问题 22RAG 索引优化优化向量生成使用 instruction embedding、增量索引更新、去重。问题 23RAG 索引数据优化统一数据格式、冗余去除、文本归一化大小写、符号、编码。六、RAG 发展与展望篇问题 24RAG 未来发展方向走向多模态图文音视频、强化 Agent 自主检索、结合在线学习Online Fine-tuning。问题 25LLM 已具备强大能力还存在什么不足事实一致性差、上下文记忆短、隐性偏见未消除。RAG 是现实中的“补脑”方案。七、补充篇面试延展问题3个彩蛋问题 26RAG 的局限性检索依赖质量、上下文融合难、生成速度慢。问题 27RAG 有哪些优点实时性强、可解释性好、维护成本低。问题 28RAG 未来可能与哪些技术融合GraphRAG知识图谱结合、Self-RAG自我优化、AgentRAG工具驱动检索。 一图总览RAG 体系结构AI时代未来的就业机会在哪里答案就藏在大模型的浪潮里。从ChatGPT、DeepSeek等日常工具到自然语言处理、计算机视觉、多模态等核心领域技术普惠化、应用垂直化与生态开源化正催生Prompt工程师、自然语言处理、计算机视觉工程师、大模型算法工程师、AI应用产品经理等AI岗位。掌握大模型技能就是把握高薪未来。那么普通人如何抓住大模型风口AI技术的普及对个人能力提出了新的要求在AI时代持续学习和适应新技术变得尤为重要。无论是企业还是个人都需要不断更新知识体系提升与AI协作的能力以适应不断变化的工作环境。因此这里给大家整理了一份《2025最新大模型全套学习资源》包括2025最新大模型学习路线、大模型书籍、视频教程、项目实战、最新行业报告、面试题等带你从零基础入门到精通快速掌握大模型技术由于篇幅有限有需要的小伙伴可以扫码获取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。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. 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。5. 大模型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。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。为什么大家都在学AI大模型随着AI技术的发展企业对人才的需求从“单一技术”转向 “AI行业”双背景。企业对人才的需求从“单一技术”转向 “AI行业”双背景。金融AI、制造AI、医疗AI等跨界岗位薪资涨幅达30%-50%。同时很多人面临优化裁员近期科技巨头英特尔裁员2万人传统岗位不断缩减因此转行AI势在必行这些资料有用吗这份资料由我们和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理现任上海殷泊信息科技CEO其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证服务航天科工、国家电网等1000企业以第一作者在IEEE Transactions发表论文50篇获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目无论你是小白还是有些技术基础的技术人员这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇转行大模型岗位。大模型全套学习资料已整理打包有需要的小伙伴可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】