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。

学弟问了一个问题：大佬，可以看看我的情况如果想进大厂的话应该怎么做吗我是双非本，两段小厂实习，都是干了两个多月，没啥产出全凭包装，现在第三段实习在云智，六月底入职的，组内业务大模型应用相关，后端技术少这是志颜学长的回答，Ciusyan：先说结论，个人认为校招最好的打法就是：实习转正 + 同步校招，特别是对没有背景的双非本科而言。秋招的池子非常大，坑位又只有那么多，竞争度上去了，难度就比找实习大了些。如果有一份实习在手上，别管是日常还是暑期实习。尽早落落大方的去和你 Leader 谈转正的事情，不管你想不想留，都可以假意表达下想转正的意愿。如果就是明确告诉你没有转正（觉得你不行，不想留你）。那就...

🚀合理包装：1. 把项目结果用量化数字表现，如“性能提升 30%”，数字较为稍微夸张也可以；2. 用专业动词精炼描述，比如“设计/优化/协作”，使用高大上的名词，但都是真实经历。💀欺骗行为：1. 撒谎学历、证书、语言水平；2. 编造公司、职位、奖励或资历；3. 伪造推荐人或拿非官方黑中介当背书。

1.自我介绍，拷打项目为什么用多智能体不用单智能体了解哪些大模型应用框架（你项目中的竞品）rag知识库是怎么搭建的，怎么进行的分片操作如何让大模型更加理解医学名词（一般大模型理解不了医学名词）知识库的大小，我答了一个很大的数，问接口速度问题（一脸懵逼，没考虑过，只考虑过rag层面的优化）询问rag评估（孩子寄了我没做，但是我背过），问具体评估数值（🐔没做过，瞎逼逼了一个数字）优化空间从项目拷打中看的出来面试官水平确实比较高，而且是个声音很好听的小哥哥2.写算法，尽然是acm格式，幸好函数写出来了，可惜的是输入输出没写出来，链表的输入输出真的难3.反问环节：做什么业务，不足之处