RAG 面试题

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60 道原题
  1. Chunk 策略、Metadata、Hybrid Search、Query Rewrite、Rerank 分别解决什么问题?

    原题
  2. Hybrid Search 是什么?BM25 和向量检索怎么融合?

    原题
  3. Query Rewrite、HyDE、Self-Query 分别适合什么场景?

    原题
  4. Rerank 解决什么问题?为什么不能只依赖向量相似度排序?

    原题
  5. 上下文压缩有什么价值?什么时候会伤害答案质量?

    原题
  6. RAG 优化为什么必须先建立失败样本集?

    原题
  7. 线上 RAG 出现“答非所问”,应该按什么路径定位?

    原题
  8. GraphRAG 解决什么问题?和标准向量 RAG 有什么区别?

    原题
  9. 为什么说 Chunk 是信息孤岛?

    原题
  10. 向量相似度为什么不擅长多跳推理?

    原题