RAG 面试题

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60 道原题
  1. 如何避免同一文档多个版本同时被召回?

    原题
  2. 知识库更新如何做灰度、回滚和审计?

    原题
  3. RAG 评测为什么要分检索质量和生成质量?

    原题
  4. MRR、NDCG、Recall@K、Context Precision、Faithfulness 分别衡量什么?

    原题
  5. 原始文档已经入库,但相关问题始终召回不到正确 Chunk,你会从哪些环节开始检查?

    原题
  6. 正确文档进入了候选池,却总是排在 TopK 之外,应该调整召回还是引入 Rerank?

    原题
  7. 检索结果正确,模型仍然引用了错误片段,如何检查上下文顺序、截断和指令约束?

    原题
  8. 同一份文档的新旧版本被同时召回,数据和索引更新链路可能出了什么问题?

    原题
  9. 只有最终答案好坏的评分时,如何判断问题出在检索还是生成?

    原题
  10. 某类问题需要跨多篇文档查关系,如何判断应该优化向量 RAG,还是引入 GraphRAG?

    原题