大模型是不是只有研究生才能入门？

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。

可以 修改学历，拿一些不会去的公司投递进展练手

面试公司：美团岗位：大模型应用开发一面1．自我介绍＋做过的项目，项目问的很细2．了解 Deepseek -R1吗？介绍一下。3.R1的 MLA 是如何实现 KV - Cache 的节约？4.R1在 SFT 时冷启动的目的？5．位置编码是什么？解释 ROPE6．一个14B的模型，推理和训练要多少显存？7．显存的占用和哪些因素相关？8．大模型灾难性遗忘是什么？如何解决？9.BF16、FP16、FP32对比10.Adam, AdamW 原理11.deepspeed的三个阶段手撕：合并两个有序链表

23岁以前，龚琦从没想过自己会当上CEO。他不是传统意义的“好学生”，没有耀眼的学历背景，也没有拿得出手的文艺特长，上一次受到表扬还是初二数学考试拿满分。转折发生在他与同学合伙开网店后。2024年，两人在拼多多上经营饰品生意，一年就实现日均2000单以上，公司员工近10人、合作工厂3家。张永比龚琦小一岁，因入学晚，目前是河南一所本科学校的大三学生。他还有一个身份——一家电商公司的CEO，在拼多多拥有6家店铺，日均单量保持3000单以上。今年是张永电商创业的第二年，为了兼顾学业和事业经常郑州、义乌两地跑，但他不觉得累，反而干劲十足。今年暑假，他干脆租住在义乌，每天穿梭于国际商贸城的各个饰品档口，...