RAG面试
时间: 2025-05-14 13:59:37 浏览: 37
### RAG(检索增强生成)相关面试问题及答案
#### 1. **RAG 的核心概念是什么?**
RAG 是一种通过引入外部知识源来提升生成模型性能的技术框架[^3]。其核心在于结合检索模块和生成模块,从而在生成过程中动态获取并利用与当前任务最相关的上下文信息。
```python
class RetrievalAugmentedGeneration:
def __init__(self, knowledge_base, retrieval_model, generation_model):
self.knowledge_base = knowledge_base
self.retrieval_model = retrieval_model
self.generation_model = generation_model
def generate(self, query):
retrieved_docs = self.retrieval_model(query, self.knowledge_base)
prompt = f"Query: {query}\nContext: {retrieved_docs}"
response = self.generation_model(prompt)
return response
```
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#### 2. **Prompt 工程在 RAG 中的作用是什么?需要注意哪些常见问题?**
Prompt 工程是 RAG 的关键环节之一,在设计 Prompt 时可以明确规定生成风格、引用方式等内容[^1]。然而,实际操作中可能存在以下问题:
- 提示不够明确可能导致模型随意编造内容;
- 过于冗长的提示可能因长度限制被截断;
- 缺乏“拒绝回答”机制使得模型无法处理未知领域的问题。
因此,需不断优化 Prompt 设计以达到既简洁又全面的效果。
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#### 3. **什么是“检索代理”(Retrieval Agent),它与传统 RAG 流程的区别在哪里?**
“检索代理”是一种更智能化的检索工具,能够主动分析查询需求并选取最优的知识片段。相比传统的静态检索-RAG 结构,“检索代理”具备更强的目标导向能力,可以根据具体场景调整检索策略,甚至模拟人类思维过程完成复杂推理任务。
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#### 4. **RAG 架构中的主要组成部分有哪些?它们各自的功能是什么?**
典型的 RAG 系统通常由以下几个部分构成:
- 外部知识库:存储大量结构化或非结构化的背景资料供检索调用。
- 检索模型:负责依据输入请求快速定位关联度最高的若干条目。
- 提示模板(Prompt Template):定义如何将原始询问连同查找到的信息一起传递给下游生成器。
- 生产模型(Generative Model):最终基于综合考虑后的全部线索构建自然流畅的回答语句。
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#### 5. **市场上的主流 RAG 实现框架都有哪些特点?**
目前较为知名的几个开源项目如下所示:
- LangChain:支持多种预训练语言模型接入,并提供了灵活易扩展的基础架构。
- LlamaIndex:专注于简化从零搭建个性化搜索引擎到集成进对话系统的全过程。
- DSPy:特别强调分布式部署下的高效协作特性。
每种方案各有侧重方向,开发者应根据自身业务诉求合理选用适合的产品形态。
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#### 6. **除了基础版之外还有哪些高级形式的 RAG 技术值得探索学习呢?**
随着研究深入出现了不少改进型变体版本比如智能体RAG(Agent-based RAG), 它允许单次交互内多次循环执行子任务直至满足预期目标为止; 另外图谱RAG(Graph-based RAG) 则擅长挖掘实体间潜在关系链路进而辅助决策制定.
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