提示工程:应用大模型的高级方法

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题目目录

31 道原题
  1. 多轮对话中的 RAG 为什么更复杂?如何保持上下文连贯性?

    原题
  2. RAG 文档处理流程包括哪些步骤?

    原题
  3. RAG 项目中文本分块有哪些策略?不同策略适合什么场景?

    原题
  4. 如何选择语义块规模(chunk size)和 重叠度(chunk overlap)?如何平衡上下文完整性与检索精度?

    原题
  5. 什么是假设文档嵌入(HyDE)?为什么假设文档嵌入可能改善检索效果?

    原题
  6. 向量数据库在 RAG 中扮演什么角色?如何选择向量数据库?

    原题
  7. 关键词检索、BM25、向量检索、混合检索和最大边际相关性(MMR)分别解决什么问题?

    原题
  8. 什么是查询重写?同义词扩展、多查询生成、查询拆解分别适合什么场景?

    原题
  9. 什么是重排序?bi-encoder 和 cross-encoder 有什么区别?

    原题
  10. 什么是迭代检索和递归检索?它们在多跳问答中有什么价值?

    原题