大模型RAG常见面试题
时间: 2025-02-08 16:11:42 浏览: 99
### 大模型 RAG 常见面试问题及解答
#### 1. 什么是RAG架构?
RAG(Retrieval-Augmented Generation)是一种结合检索和生成两种方法来增强自然语言处理任务性能的技术。通过引入外部知识库中的信息,使得模型不仅依赖于训练数据本身,还能利用更广泛的知识源来进行推理和预测[^1]。
```python
from transformers import RagTokenizer, RagRetriever, RagSequenceForGeneration
tokenizer = RagTokenizer.from_pretrained("facebook/rag-token-nq")
retriever = RagRetriever.from_pretrained("facebook/rag-token-nq", index_name="exact", use_dummy_dataset=True)
model = RagSequenceForGeneration.from_pretrained("facebook/rag-token-nq", retriever=retriever)
input_dict = tokenizer.prepare_seq2seq_batch(
["What is the capital of France?"], return_tensors="pt"
)
outputs = model.generate(input_ids=input_dict["input_ids"])
print(tokenizer.batch_decode(outputs, skip_special_tokens=True))
```
#### 2. RAG相较于传统Seq2Seq有哪些优势?
相比于传统的序列到序列(Seq2Seq)模型,RAG能够更好地应对开放域问答等场景下的事实性错误问题。这是因为RAG可以动态地从大量文档中检索相关信息作为上下文输入给解码器部分,在生成回复时更加精准可靠。
#### 3. 实现一个简单的基于RAG的对话系统需要注意哪些方面?
构建这样一个系统的关键在于选择合适的预训练模型以及配置高效的索引结构用于快速查询相似度高的候选文章片段;另外还需要考虑如何优化整个pipeline流程以提高响应速度并降低延迟时间。对于特定领域应用来说,则可能涉及到定制化调整搜索引擎参数或增加领域内专业知识库等内容。
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