03-24 21:51 已编辑 哈尔滨工业大学 产品经理 发布于北京
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面试官：如何构建 RAG知识库？
知识库是RAG系统的基石，其质量直接影响后续检索和生成的效果。核心任务是将原始数据转化为结构化、可高效检索的知识载体。
1.1 数据来源与采集
1.2 数据预处理
1.3 向量化与索引
1.4 挑战与解决方案总结
知识库构建的核心逻辑是 “高质量数据→合理分块→高效索引”
1️⃣数据质量：决定知识库的上限，需严格清洗与领域适配。
2️⃣分块策略：平衡检索粒度与语义完整性，直接影响后续检索效果。
3️⃣索引优化：通过向量化与混合索引技术，支撑低延迟、高召回率的检索。
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知识库构建的核心逻辑是 “高质量数据→合理分块→高效索引”
1️⃣数据质量：决定知识库的上限，需严格清洗与领域适配。
2️⃣分块策略：平衡检索粒度与语义完整性，直接影响后续检索效果。
3️⃣索引优化：通过向量化与混合索引技术，支撑低延迟、高召回率的检索。
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