啊,这都挂

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01-05 00:00
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中山大学 算法工程师
1、有场景、有动机(为什么做)2、有方法、有架构(怎么做)3、有数据、有优化(做出了什么效果)这三点构成了一个高质量 RAG 项目的核心逻辑。下面我用一个对比+案例的形式讲给你听。一、项目背景:让人一眼看出你在解决一个具体问题✅一句话总结:好的项目描述一定要把动机讲清楚。工业级 RAG 项目几乎都有三种典型动机:1.业务痛点2.为什么 RAG 能解决3.大模型知识时效性差二、系统架构:写出系统性思维的人最稀缺🌟优秀写法(架构分层法):系统分为两阶段(数据准备+应用推理),三大模块(知识构建、检索召回、生成优化),并通过13项优化策略实现持续迭代。阶段一:数据准备1.数据清洗:多源异构文档( PDF 、 OCR 图片、视频字幕)统一结构化,过滤噪声。2.文本切块策略:采用动态窗口+语义聚类切分,保证上下文完整性,避免语义断裂。3.Embedding 向量化:使用中文优化模型 BGE - large ,构建 Milvus 向量索引( HNSW 结构),支持百万级检索。阶段二:应用层1.多路召回机制:结合语义检索与倒排检索,通过 RRF 融合排序策略提升相关性;2. Prompt 工程优化:设计结构化 Prompt 模板,限制模型回答边界,缓解幻觉;3.缓存与响应优化:引入 Redis 缓存层与分层索引机制,将平均响应时间从1.2s降低至0.6s。三、个人贡献:写出你在推动系统演进这句话有三个关键点:1.主导:你是参与者还是决策者?2.改进方案:有没有提出优化3.结果数据:用量化指标说话。📳对于想求职算法岗的同学,如果想参加高质量项目辅导,提升面试能力,欢迎后台联系。
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