RAG与知识库
在RAG系统中，常见的向量检索模型有哪些？你们选择了什么向量模型（如OpenAI Embedding，具体维度是多少）？为什么选择该模型？是否做过不同Embedding模型的对比评测？为什么要做向量化？
为什么选择这个向量数据库？
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【向量检索与Embedding选型】在RAG系统中，常见的向量检索模型有哪些？你们选择了什么向量模型（如OpenAI Embedding，具体维度是多少）？为什么选择该模型？是否做过不同Embedding模型的对比评测？为什么要做向量化？为什么选择这个向量数据库？ 「字节跳动、美团、腾讯、蚂蚁集团」
【向量检索原理】向量检索的原理是什么，为什么速度快，为什么可能效果差? 「字节跳动」
原题【向量索引构建优化】后续的向量检索索引（如FAISS）是如何构建和优化的？ 「腾讯混元」
原题【向量索引结构】构建RAG的时候，FAISS-HNSW的结构是什么?还有那些别的? 「京东」
原题【向量维度影响】维度大小如何影响检索效果和性能？维度翻倍，召回效果一定更好吗？ 「美团」
原题【多模态RAG架构】针对企业级的多模态检索增强生成（RAG）系统，当底层图文向量数据库达到百亿级别时，如何设计高效的稠密向量召回与多模态重排（Rerank）的两阶段协同架构，以达到召回率与计算延迟的极致平衡？ 「腾讯」
原题【多模态文档处理】在RAG系统中，如何处理200页的PDF文档，以及其中的表格和图片数据？ 「京东」
原题【大规模向量处理】向量空间的数据过多怎么办?HNSW? 「阿里巴巴」
原题【嵌入模型选型】在RAG实践中，选择BGE作为嵌入模型主要出于哪些考量？ 「腾讯混元」
原题【引用生成】最终生成的回答怎么做每句话都有引用？ 「京东」
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