RAG技术面试题

1. 什么是 RAG？RAG 的主要流程是什么？

答案： RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）是一种结合了信息检索和文本生成的技术，通过检索相关文档来增强大语言模型的生成能力。

RAG定义

RAG通过以下方式工作：

1. 检索阶段 - 从知识库中检索与查询相关的文档
2. 生成阶段 - 将检索到的文档作为上下文，生成回答

主要流程

1. 索引阶段（Indexing）

• 文档收集 - 收集和预处理文档
• 文档分块 - 将文档分割成小块
• 向量化 - 使用嵌入模型将文本转换为向量
• 索引构建 - 构建向量索引

2. 检索阶段（Retrieval）

• 查询处理 - 处理用户查询
• 查询向量化 - 将查询转换为向量
• 相似度搜索 - 在向量数据库中搜索相似文档
• 文档排序 - 按相关性排序检索结果

3. 生成阶段（Generation）

• 上下文构建 - 将检索到的文档作为上下文
• 提示工程 - 构建包含上下文的提示
• 模型生成 - 使用大语言模型生成回答
• 结果优化 - 优化和格式化生成结果

2. 什么是 RAG 中的 Rerank？具体需要怎么做？

Rerank定义

Rerank（重排序）是在初始检索结果的基础上，使用更精确的模型对文档进行重新排序，以提高检索精度。

为什么需要Rerank

1. 初始检索精度有限 - 基于向量的检索可能不够精确
2. 语义理解不足 - 简单的相似度计算可能忽略语义细节
3. 上下文缺失 - 向量检索缺乏上下文信息

具体实现方法

1. 交叉编码器（Cross-Encoder）

• 原理：同时编码查询和文档
• 优势：精度高、考虑交互信息
• 劣势：计算成本高、无法预计算
• 实现：使用BERT等预训练模型

2. 多阶段检索

• 第一阶段：使用向量检索获取候选集
• 第二阶段：使用交叉编码器重排序
• 优势：平衡效率和精度
• 实现：结合BM25和BERT

3. 混合排序

• 原理：结合多种排序信号
• 信号：相关性分数、新鲜度、权威性
• 实现：加权组合多个分数

实现步骤

1. 候选集获取 - 使用向量检索获取候选文档
2. 特征提取 - 提取文档和查询的特征
3. 重排序模型 - 使用交叉编码器计算相关性分数
4. 结果排序 - 按重排序分数排序
5. 结果返回 - 返回重排序后的结果

3. 什么混合检索？在基于大模型的应用开发中，混合检索主要解决什么问题？

混合检索定义

混合检索（Hybrid Search）是结合多种检索方法的策略，通常包括稀疏检索（如BM25）和密集检索（如向量检索）。

主要解决的问题

1. 检索精度问题

• 稀疏检索：擅长精确匹配，但语义理解有限
• 密集检索：擅长语义理解，但可能错过精确匹配
• 混合检索：结合两者优势，提高整体精度

2. 召回率问题

• 单一方法局限：单一检索方法可能遗漏相关文档
• 互补性：不同方法可以互补，提高召回率
• 鲁棒性：提高检索系统的鲁棒性

3. 查询类型适应

• 关键词查询：稀疏检索效果更好
• 语义查询：密集检索效果更好
• 混合查询：需要结合两种方法

实现方法

1. 级联检索（Cascade）

• 流程：先稀疏检索，再密集检索
• 优势：效率高、精度好
• 劣势：可能遗漏相关文档

2. 并行检索（Parallel）

• 流程：同时进行稀疏和密集检索
• 优势：召回率高、鲁棒性好
• 劣势：计算成本高

3. 融合检索（Fusion）

• 流程：分别检索后融合结果
• 方法：RRF、加权融合、学习融合
• 优势：灵活性高、效果好

4. RAG 的完整流程是怎么样的？

完整流程详解

阶段一：数据准备

1. 数据收集

   • 收集相关文档和数据源
   • 确保数据质量和完整性
   • 处理不同格式的数据

2. 数据预处理

   • 数据清洗和标准化
   • 去除噪声和重复数据
   • 数据格式统一

3. 文档分块

   • 选择合适的分块策略
   • 设置合适的分块大小
   • 保持语义完整性

阶段二：索引构建

1. 向量化

   • 选择嵌入模型
   • 将文本转换为向量
   • 处理向量维度

2. 索引创建

   • 选择向量数据库
   • 构建索引结构
   • 优化索引参数

3. 元数据管理

   • 存储文档元数据
   • 建立文档映射关系
   • 管理索引版本

阶段三：查询处理

1. 查询理解

   • 分析查询意图
   • 提取关键信息
   • 查询预处理

2. 检索执行

   • 查询向量化
   • 相似度搜索
   • 结果排序

3. 结果处理

   • 结果去重和合并
   • 相关性过滤
   • 结果格式化

阶段四：生成回答

1. 上下文构建

   • 选择相关文档
   • 构建上下文窗口
   • 处理上下文长度

2. 提示工程

   • 设计提示模板
   • 包含检索结果
   • 优化提示效果

3. 模型生成

   • 调用大语言模型
   • 生成回答内容
   • 处理生成错误

阶段五：结果优化

1. 质量检查

   • 检查回答质量
   • 验证信息准确性
   • 处理幻觉问题

2. 结果优化

   • 格式化和美化
   • 添加引用信息
   • 优化用户体验

3. 反馈收集

   • 收集用户反馈
   • 分析使用数据
   • 持续优化系统

5. 在 RAG 应用中为了优化检索精度，其中的数据清洗和预处理怎么做？

数据清洗策略

1. 文本清洗

• 去除噪声：去除HTML标签、特殊字符
• 标准化：统一格式、编码、大小写
• 去重：去除重复内容和段落
• 语言检测：确保语言一致性

2. 内容过滤

• 质量过滤：过滤低质量内容
• 长度过滤：过滤过短或过长的文档
• 相关性过滤：过滤不相关的内容
• 时效性过滤：过滤过时的内容

3. 结构化处理

• 表格处理：提取表格数据
• 列表处理：处理列表和枚举
• 标题处理：提取和标准化标题
• 链接处理：处理内部和外部链接

预处理方法

1. 文档分块

• 固定长度分块：按字符数或token数分块
• 语义分块：按段落或章节分块
• 重叠分块：添加重叠区域保持上下文
• 层次分块：构建层次化分块结构

2. 文本增强

• 同义词替换：增加词汇多样性
• 句式变换：增加句式多样性
• 数据增强：生成更多训练数据
• 多语言处理：处理多语言内容

3. 元数据提取

• 标题提取：自动提取文档标题
• 关键词提取：提取关键信息
• 分类标签：自动分类和标签
• 时间信息：提取时间相关信息

质量控制

1. 质量评估

• 内容质量：评估内容的价值和准确性
• 结构质量：评估文档结构的合理性
• 语言质量：评估语言表达的流畅性
• 完整性：评估信息的完整性

2. 质量监控

• 实时监控：监控数据质量变化
• 异常检测：检测异常和错误数据
• 质量报告：生成质量评估报告
• 自动修复：自动修复常见问题

6. 什么查询扩展？为什么在 RAG 应用中需要查询扩展？

查询扩展定义

查询扩展（Query Expansion）是通过添加相关词汇或同义词来扩展原始查询，以提高检索的召回率和精度。

为什么需要查询扩展

1. 词汇不匹配问题

• 同义词问题：用户查询和文档使用不同词汇
• 术语差异：专业术语和日常用语的差异
• 表达方式：不同的表达方式描述同一概念

2. 召回率问题

• 查询过于具体：可能遗漏相关文档
• 词汇覆盖不足：查询词汇覆盖范围有限
• 语义理解不足：缺乏语义层面的理解

3. 用户体验问题

• 查询意图理解：更好地理解用户意图
• 结果多样性：提供更多样化的结果
• 交互体验：改善用户交互体验

实现方法

1. 基于词典的扩展

• 同义词词典：使用WordNet等词典
• 专业词典：使用领域专业词典
• 多语言词典：处理多语言查询

2. 基于统计的扩展

• 共现分析：分析词汇共现关系
• 相关性分析：计算词汇相关性
• 聚类分析：基于聚类结果扩展

3. 基于学习的扩展

• 查询日志分析：分析历史查询日志
• 点击数据：基于用户点击行为
• 机器学习：使用ML模型预测扩展词

4. 基于大模型的扩展

• 生成式扩展：使用大模型生成扩展词
• 语义理解：基于语义理解扩展
• 上下文感知：考虑查询上下文

实现步骤

1. 查询分析 - 分析原始查询
2. 扩展词生成 - 生成候选扩展词
3. 扩展词选择 - 选择最相关的扩展词
4. 查询重构 - 重构扩展后的查询
5. 检索执行 - 使用扩展查询进行检索

7. 什么自查询？为什么在 RAG 中需要自查询？

自查询定义

自查询（Self-Query）是一种让大语言模型自动生成结构化查询的技术，将自然语言查询转换为结构化的检索查询。

为什么需要自查询

1. 查询理解问题

• 自然语言复杂性 - 自然语言查询复杂多样
• 意图理解 - 需要理解用户真实意图
• 上下文理解 - 需要理解查询上下文

2. 检索效率问题

• 查询优化 - 优化查询以提高检索效率
• 过滤条件 - 自动添加相关过滤条件
• 排序策略 - 选择合适的排序策略

3. 系统集成问题

• 统一接口 - 提供统一的查询接口
• 多模态支持 - 支持多种查询类型
• 扩展性 - 易于扩展新的查询类型

实现方法

1. 基于规则的方法

• 模板匹配 - 使用预定义模板
• 关键词提取 - 提取关键信息
• 规则转换 - 基于规则转换查询

2. 基于学习的方法

• 序列标注 - 标注查询中的关键信息
• 分类模型 - 分类查询类型
• 生成模型 - 生成结构化查询

3. 基于大模型的方法

• 指令微调 - 微调大模型理解查询
• 少样本学习 - 使用少量样本学习
• 思维链 - 使用思维链推理

实现步骤

1. 查询分析 - 分析用户查询
2. 意图识别 - 识别查询意图
3. 参数提取 - 提取查询参数
4. 查询生成 - 生成结构化查询
5. 查询验证 - 验证生成的查询
6. 查询执行 - 执行结构化查询

8. 什么提示压缩？为什么在 RAG 中需要提示压缩？

提示压缩定义

提示压缩（Prompt Compression）是一种减少提示长度同时保持其有效性的技术，通过压缩和优化提示内容来节省token使用。

为什么需要提示压缩

1. 上下文长度限制

• 模型限制 - 大模型有上下文长度限制
• 成本控制 - 减少token使用成本
• 效率提升 - 提高处理效率

2. 信息冗余问题

• 重复信息 - 提示中存在重复信息
• 无关信息 - 包含不相关的信息
• 冗余表达 - 表达方式冗余

3. 性能优化

• 响应速度 - 减少处理时间
• 内存使用 - 减少内存占用
• 并发处理 - 提高并发处理能力

实现方法

1. 基于规则的方法

• 关键词提取 - 提取关键信息
• 句子压缩 - 压缩长句子
• 段落合并 - 合并相似段落

2. 基于学习的方法

• 序列到序列 - 使用seq2seq模型压缩
• 摘要模型 - 使用摘要模型压缩
• 分类模型 - 分类信息重要性

3. 基于大模型的方法

• 指令压缩 - 使用大模型压缩指令
• 上下文压缩 - 压缩上下文信息
• 动态压缩 - 根据需求动态压缩

实现步骤

1. 内容分析 - 分析提示内容
2. 重要性评估 - 评估信息重要性
3. 压缩策略 - 选择压缩策略
4. 压缩执行 - 执行压缩操作
5. 质量验证 - 验证压缩质量
6. 结果优化 - 优化压缩结果

9. 如何进行 RAG 调优后的效果评估？请给出真实应用场景中采用的效果评估标准与方法

评估维度

1. 检索质量评估

• 召回率（Recall） - 检索到相关文档的比例
• 精确率（Precision） - 检索结果中相关文档的比例
• F1分数 - 精确率和召回率的调和平均
• NDCG - 归一化折损累积增益

2. 生成质量评估

• 相关性 - 生成内容与查询的相关性
• 准确性 - 生成内容的准确性
• 完整性 - 生成内容的完整性
• 流畅性 - 生成内容的语言流畅性

3. 用户体验评估

• 响应时间 - 系统响应速度
• 用户满意度 - 用户对结果的满意度
• 任务完成率 - 用户任务完成的比例
• 交互效率 - 用户完成任务的效率

评估方法

1. 自动评估

• 指标计算 - 计算各种评估指标
• 基准对比 - 与基准系统对比
• A/B测试 - 进行A/B测试
• 统计分析 - 进行统计分析

2. 人工评估

• 专家评估 - 由专家评估结果质量
• 众包评估 - 使用众包平台评估
• 用户调研 - 进行用户调研
• 深度访谈 - 进行深度用户访谈

3. 在线评估

• 用户行为分析 - 分析用户行为数据
• 点击率分析 - 分析点击率数据
• 停留时间分析 - 分析用户停留时间
• 转化率分析 - 分析转化率数据

真实应用场景评估

1. 客服系统

• 问题解决率 - 用户问题得到解决的比例
• 用户满意度 - 用户对服务的满意度
• 响应时间 - 系统响应时间
• 人工介入率 - 需要人工介入的比例

2. 知识问答系统

• 答案准确性 - 答案的准确性
• 答案完整性 - 答案的完整性
• 用户反馈 - 用户对答案的反馈
• 使用频率 - 系统的使用频率

3. 文档检索系统

• 检索精度 - 检索结果的精度
• 检索召回率 - 检索结果的召回率
• 用户点击率 - 用户点击检索结果的比例
• 用户停留时间 - 用户在结果页面的停留时间

10. 什么是 RAG 中的分块？为什么需要分块？

分块定义

分块（Chunking）是将长文档分割成较小的、语义完整的文本块的过程，以便于向量化和检索。

为什么需要分块

1. 技术限制

• 向量模型限制 - 向量模型有输入长度限制
• 存储效率 - 提高存储和检索效率
• 计算效率 - 提高计算效率

2. 语义完整性

• 上下文保持 - 保持语义上下文完整性
• 信息完整 - 确保信息完整性
• 检索精度 - 提高检索精度

3. 灵活性

• 粒度控制 - 控制检索粒度
• 适应性 - 适应不同查询需求
• 可扩展性 - 支持大规模文档

分块策略

1. 固定长度分块

• 字符分块 - 按字符数分块
• Token分块 - 按token数分块
• 句子分块 - 按句子数分块
• 段落分块 - 按段落数分块

2. 语义分块

• 主题分块 - 按主题分块
• 章节分块 - 按章节分块
• 逻辑分块 - 按逻辑结构分块
• 功能分块 - 按功能分块

3. 混合分块

• 层次分块 - 构建层次化分块
• 重叠分块 - 添加重叠区域
• 动态分块 - 根据内容动态分块
• 自适应分块 - 自适应调整分块大小

分块考虑因素

1. 文档类型 - 考虑文档的类型和特点
2. 查询模式 - 考虑用户的查询模式
3. 性能要求 - 考虑性能要求
4. 存储限制 - 考虑存储限制

11. 在 RAG 中，常见的分块策略有哪些？分别有什么区别？

常见分块策略

1. 固定长度分块（Fixed-Length Chunking）

• 原理：按固定长度分割文档
• 优势：实现简单、处理效率高
• 劣势：可能破坏语义完整性
• 适用场景：大规模文档处理

2. 句子分块（Sentence Chunking）

• 原理：按句子边界分割文档
• 优势：保持语义完整性
• 劣势：句子长度差异大
• 适用场景：自然语言文档

3. 段落分块（Paragraph Chunking）

• 原理：按段落分割文档
• 优势：保持逻辑完整性
• 劣势：段落长度差异大
• 适用场景：结构化文档

4. 语义分块（Semantic Chunking）

• 原理：基于语义相似度分块
• 优势：语义完整性好
• 劣势：计算成本高
• 适用场景：高质量要求场景

5. 滑动窗口分块（Sliding Window Chunking）

• 原理：使用滑动窗口分块
• 优势：保持上下文连续性
• 劣势：产生大量重叠
• 适用场景：需要保持上下文

6. 递归分块（Recursive Chunking）

• 原理：递归分割文档
• 优势：适应不同粒度需求
• 劣势：实现复杂
• 适用场景：复杂文档结构

策略选择考虑因素

1. 文档类型 - 文档的类型和特点
2. 查询需求 - 用户的查询需求
3. 性能要求 - 系统的性能要求
4. 资源限制 - 可用的计算和存储资源

12. 在 RAG 中的 Embedding 嵌入是什么？

Embedding定义

Embedding是将文本转换为高维向量表示的过程，使得语义相似的文本在向量空间中距离较近。

在RAG中的作用

1. 语义表示

• 语义理解 - 捕获文本的语义信息
• 相似度计算 - 计算文本间的相似度
• 语义搜索 - 支持语义搜索

2. 检索基础

• 向量检索 - 基于向量相似度检索
• 索引构建 - 构建向量索引
• 快速搜索 - 支持快速相似度搜索

3. 知识表示

• 知识编码 - 将知识编码为向量
• 知识检索 - 基于向量检索知识
• 知识融合 - 融合不同来源的知识

Embedding类型

1. 静态Embedding

• Word2Vec - 词向量模型
• GloVe - 全局词向量模型
• FastText - 快速文本分类模型

2. 动态Embedding

• BERT - 双向Transformer模型
• RoBERTa - 优化的BERT模型
• DistilBERT - 蒸馏的BERT模型

3. 多模态Embedding

• CLIP - 图文多模态模型
• DALL-E - 图像生成模型
• GPT-4V - 多模态大模型

Embedding选择考虑因素

1. 任务类型 - 根据任务类型选择
2. 语言支持 - 考虑语言支持
3. 性能要求 - 考虑性能要求
4. 资源限制 - 考虑资源限制

13. 在 RAG 中，你知道有哪些 Embedding Model 嵌入模型？

主流Embedding模型

1. OpenAI Embedding

• text-embedding-ada-002 - 通用嵌入模型
• text-embedding-3-small - 小型嵌入模型
• text-embedding-3-large - 大型嵌入模型
• 特点：性能优秀、API易用

2. Sentence Transformers

• all-MiniLM-L6-v2 - 轻量级模型
• all-mpnet-base-v2 - 平衡模型
• all-MiniLM-L12-v2 - 高性能模型
• 特点：开源、易用、效果好

3. BGE Embedding

• BGE-large-zh - 中文大模型
• BGE-base-zh - 中文基础模型
• BGE-large-en - 英文大模型
• 特点：中文效果好、开源免费

4. E5 Embedding

• E5-large - 大型模型
• E5-base - 基础模型
• E5-small - 小型模型
• 特点：多语言支持、性能优秀

5. 国产Embedding模型

• M3E - 智源研究院模型
• text2vec - 开源中文模型
• GanymedeNil - 高质量中文模型
• 特点：中文优化、免费使用

模型选择考虑因素

1. 语言支持 - 支持的目标语言
2. 性能要求 - 精度和速度要求
3. 资源限制 - 计算和存储资源
4. 成本考虑 - 使用成本
5. 部署方式 - 本地部署或云服务

14. 在 RAG 中，你如何选择 Embedding Model 嵌入模型，需要考虑哪些因素？

选择考虑因素

1. 任务相关因素

• 任务类型 - 分类、检索、生成等
• 领域匹配 - 是否匹配目标领域
• 语言要求 - 支持的目标语言
• 性能要求 - 精度和速度要求

2. 技术因素

• 模型大小 - 模型参数量和大小
• 推理速度 - 推理速度和延迟
• 内存需求 - GPU内存需求
• 精度表现 - 在目标任务上的精度

3. 资源因素

• 计算资源 - 可用的计算资源
• 存储资源 - 可用的存储资源
• 网络资源 - 网络带宽和延迟
• 成本预算 - 可用的成本预算

4. 部署因素

• 部署方式 - 本地部署或云服务
• 扩展性 - 系统的扩展性需求
• 维护成本 - 维护和更新成本
• 集成难度 - 与现有系统集成难度

选择策略

1. 快速原型阶段

• 推荐模型：Sentence Transformers
• 理由：开源免费、易用、效果好
• 适用场景：快速验证想法

2. 生产环境

• 推荐模型：OpenAI Embedding或BGE
• 理由：性能稳定、服务可靠
• 适用场景：正式生产环境

3. 中文场景

• 推荐模型：BGE或M3E
• 理由：中文优化、效果优秀
• 适用场景：中文应用场景

4. 资源受限场景

• 推荐模型：轻量级模型
• 理由：资源需求低、部署简单
• 适用场景：边缘设备或资源受限环境

评估方法

1. 基准测试 - 在目标数据集上测试
2. 性能对比 - 对比不同模型性能
3. 成本分析 - 分析使用成本
4. 用户体验 - 评估用户体验

15. 在 RAG 中，索引流程中的文档解析你们怎么做的？

文档解析流程

1. 文档预处理

• 格式识别 - 识别文档格式（PDF、Word、HTML等）
• 编码处理 - 处理文档编码问题
• 结构分析 - 分析文档结构
• 元数据提取 - 提取文档元数据

2. 内容提取

• 文本提取 - 提取纯文本内容
• 表格提取 - 提取表格数据
• 图片处理 - 处理图片和图表
• 链接处理 - 处理内部和外部链接

3. 结构化处理

• 标题识别 - 识别文档标题和子标题
• 段落分割 - 分割段落
• 列表处理 - 处理列表和枚举
• 引用处理 - 处理引用和参考文献

4. 内容清理

• 噪声去除 - 去除无关内容
• 格式标准化 - 标准化格式
• 重复去除 - 去除重复内容
• 质量检查 - 检查内容质量

技术实现

1. 文档解析库

• PDF处理：PyPDF2、pdfplumber、pdf2image
• Word处理：python-docx、mammoth
• HTML处理：BeautifulSoup、lxml
• Markdown处理：markdown、mistune

2. OCR技术

• Tesseract - 开源OCR引擎
• PaddleOCR - 百度开源OCR
• EasyOCR - 易用的OCR库
• 商业OCR - 阿里云、腾讯云OCR

3. 表格处理

• Tabula - PDF表格提取
• Camelot - 高级表格提取
• pandas - 表格数据处理
• openpyxl - Excel文件处理

最佳实践

1. 错误处理

• 异常捕获 - 捕获解析异常
• 错误恢复 - 实现错误恢复机制
• 日志记录 - 记录解析日志
• 质量监控 - 监控解析质量

2. 性能优化

• 并行处理 - 并行处理多个文档
• 缓存机制 - 缓存解析结果
• 增量更新 - 支持增量更新
• 资源管理 - 管理内存和CPU资源

3. 质量控制

• 内容验证 - 验证解析内容
• 格式检查 - 检查输出格式
• 完整性检查 - 检查内容完整性
• 一致性检查 - 检查格式一致性

16. 在 RAG 应用的过程中，关于提示工程的设计有什么心得和技巧吗？

提示工程核心原则

1. 明确性

• 目标明确 - 明确提示的目标
• 指令清晰 - 使用清晰的指令
• 格式规范 - 使用规范的格式
• 示例充分 - 提供充分的示例

2. 上下文性

• 上下文相关 - 确保上下文相关性
• 信息完整 - 提供完整的信息
• 逻辑清晰 - 保持逻辑清晰
• 结构合理 - 使用合理的结构

3. 适应性

• 任务适应 - 适应具体任务
• 模型适应 - 适应目标模型
• 用户适应 - 适应用户需求
• 场景适应 - 适应应用场景

设计技巧

1. 角色定义

你是一个专业的[角色]，具有以下特点：
- 专业知识丰富
- 回答准确可靠
- 表达清晰易懂

2. 任务描述

请基于以下信息回答用户问题：
[检索到的文档内容]

用户问题：[用户问题]

请按照以下要求回答：
1. 基于检索到的文档内容
2. 回答要准确、完整
3. 如果文档中没有相关信息，请明确说明

3. 输出格式

请按照以下格式输出：

## 回答
[主要回答内容]

## 参考来源
- [文档1标题]
- [文档2标题]

## 补充说明
[如有需要，提供补充说明]

4. 约束条件

注意事项：
- 只基于提供的文档内容回答
- 不要编造或推测信息
- 如果不确定，请明确说明
- 保持客观中立的态度

优化策略

1. 迭代优化

• A/B测试 - 测试不同提示效果
• 用户反馈 - 收集用户反馈
• 数据分析 - 分析使用数据
• 持续改进 - 持续优化提示

2. 动态调整

• 上下文感知 - 根据上下文调整
• 用户适应 - 根据用户调整
• 任务适应 - 根据任务调整
• 模型适应 - 根据模型调整

3. 模板化

• 模板设计 - 设计通用模板
• 参数化 - 使用参数化设计
• 模块化 - 使用模块化设计
• 可复用 - 提高可复用性

17. 什么是 Advanced RAG？

Advanced RAG定义

Advanced RAG（高级检索增强生成）是在基础RAG基础上，采用更先进的技术和策略来提高检索和生成质量的系统。

核心技术

1. 多阶段检索

• 粗检索 - 使用快速检索方法
• 精检索 - 使用精确检索方法
• 重排序 - 使用重排序技术
• 融合 - 融合多个检索结果

2. 混合检索

• 稀疏检索 - 使用BM25等稀疏检索
• 密集检索 - 使用向量检索
• 混合策略 - 结合多种检索方法
• 动态选择 - 动态选择检索策略

3. 查询理解

• 意图识别 - 识别用户查询意图
• 实体识别 - 识别查询中的实体
• 查询扩展 - 扩展查询内容
• 查询重写 - 重写查询表达

4. 上下文优化

• 上下文选择 - 智能选择上下文
• 上下文压缩 - 压缩上下文内容
• 上下文排序 - 排序上下文内容
• 上下文融合 - 融合多个上下文

高级特性

1. 多模态支持

• 文本处理 - 处理文本内容
• 图像处理 - 处理图像内容
• 音频处理 - 处理音频内容
• 视频处理 - 处理视频内容

2. 实时更新

• 增量索引 - 支持增量更新
• 实时检索 - 支持实时检索
• 动态更新 - 支持动态更新
• 版本管理 - 管理不同版本

3. 个性化

• 用户建模 - 建立用户模型
• 偏好学习 - 学习用户偏好
• 个性化检索 - 个性化检索结果
• 个性化生成 - 个性化生成内容

4. 可解释性

• 检索解释 - 解释检索过程
• 生成解释 - 解释生成过程
• 置信度评估 - 评估结果置信度
• 不确定性量化 - 量化不确定性

应用场景

1. 企业知识管理 - 企业级知识问答
2. 学术研究 - 学术文献检索和分析
3. 客服系统 - 智能客服系统
4. 内容创作 - 辅助内容创作
5. 决策支持 - 智能决策支持

18. 什么是 Modular RAG？

Modular RAG定义

Modular RAG（模块化检索增强生成）是一种将RAG系统分解为独立模块的架构设计，每个模块负责特定的功能，可以独立开发、测试和部署。

核心模块

1. 数据模块

• 数据收集 - 收集各种数据源
• 数据预处理 - 预处理原始数据
• 数据存储 - 存储处理后的数据
• 数据管理 - 管理数据生命周期

2. 索引模块

• 文档解析 - 解析各种格式文档
• 向量化 - 将文本转换为向量
• 索引构建 - 构建向量索引
• 索引管理 - 管理索引更新

3. 检索模块

• 查询处理 - 处理用户查询
• 检索执行 - 执行检索操作
• 结果排序 - 排序检索结果
• 结果融合 - 融合多个检索结果

4. 生成模块

• 上下文构建 - 构建生成上下文
• 提示工程 - 设计生成提示
• 模型调用 - 调用大语言模型
• 结果优化 - 优化生成结果

5. 评估模块

• 质量评估 - 评估系统质量
• 性能监控 - 监控系统性能
• 用户反馈 - 收集用户反馈
• 持续优化 - 持续优化系统

架构优势

1. 可维护性

• 模块独立 - 模块间松耦合
• 易于测试 - 每个模块可独立测试
• 易于调试 - 问题定位更容易
• 易于扩展 - 易于添加新功能

2. 可扩展性

• 水平扩展 - 支持水平扩展
• 垂直扩展 - 支持垂直扩展
• 功能扩展 - 易于添加新功能
• 集成扩展 - 易于集成新系统

3. 可复用性

• 模块复用 - 模块可在不同项目复用
• 接口标准化 - 标准化模块接口
• 配置灵活 - 灵活的配置选项
• 部署灵活 - 灵活的部署方式

4. 团队协作

• 并行开发 - 支持并行开发
• 职责明确 - 模块职责明确
• 技术栈灵活 - 不同模块可用不同技术
• 版本管理 - 独立的版本管理

实现策略

1. 接口设计

• 标准化接口 - 设计标准化接口
• 版本管理 - 管理接口版本
• 向后兼容 - 保持向后兼容
• 文档完善 - 完善接口文档

2. 数据流设计

• 数据格式 - 定义标准数据格式
• 数据流 - 设计数据流路径
• 错误处理 - 设计错误处理机制
• 监控机制 - 设计监控机制

3. 部署策略

• 容器化 - 使用容器化部署
• 微服务 - 采用微服务架构
• 服务网格 - 使用服务网格
• 自动化部署 - 自动化部署流程

19. 面试准备建议

技术深度

• 深入理解RAG的核心原理
• 掌握各种检索和生成技术
• 了解RAG的优化策略
• 熟悉RAG的实际应用

实践经验

• 完成完整的RAG项目
• 使用不同的RAG技术
• 优化RAG系统性能
• 处理实际应用中的挑战

项目展示

• 准备具体的RAG应用案例
• 展示技术选型和优化过程
• 说明效果评估和改进方法
• 讨论实际部署的经验

技术趋势

• 关注RAG的最新发展
• 了解新的技术和方法
• 跟踪行业最佳实践
• 参与开源项目

💡 提示: RAG是AI应用的重要技术，建议重点关注检索质量、生成效果和系统优化。