大模型RAG面试篇：难点、痛点、常见面试题汇总

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文章标签：面试人工智能大模型 AI大模型大模型面试 RAG RAG面试

于 2024-08-20 10:34:12 首次发布

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Code1994/article/details/141351313

一、RAG面试难点

在大模型面试中，提到RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）技术时，可能会遇到的难点：

1. 数据质量和多样性：

难点描述：RAG模型依赖大量的数据来源，数据的质量和多样性直接影响到模型的性能。
可能的问题：如何确保检索到的数据是高质量的？如何处理数据中的偏差和不一致性？

2. 检索效率：

难点描述：在庞大的数据集中检索相关信息是一个计算密集型的任务。
可能的问题：如何优化检索过程，以减少延迟和提高效率？

3. 信息融合和上下文理解：

难点描述：RAG模型需要将检索到的信息与生成的内容有效融合，同时理解上下文。
可能的问题：如何确保模型能够准确地理解和融合检索到的信息？如何处理上下文中的歧义？

4. 泛化和鲁棒性：

难点描述：模型需要具有良好的泛化能力，以处理未见过的查询和上下文。
可能的问题：如何提高模型的泛化能力？如何确保模型对噪声数据和异常值具有鲁棒性？

5. 答案的准确性和可靠性：

难点描述：生成的答案需要准确可靠，特别是在需要事实性回答的场景中。
可能的问题：如何验证生成答案的准确性？如何避免生成误导性或错误的信息？

6. 可解释性和透明度：

难点描述：用户和开发者需要理解模型的决策过程。
可能的问题：如何提高模型的可解释性？如何确保决策过程的透明度？

在面试中，准备这些问题的答案可以帮助展示你对RAG技术的深入理解和解决实际问题的能力。

二、RAG面试痛点

1. 检索效率低下：

痛点描述：在庞大的数据集中进行有效检索是一个挑战，尤其是当需要实时响应时。
相关问题：如何优化检索算法以减少查询延迟？

2. 信息融合困难：

痛点描述：将检索到的信息与生成的内容无缝融合是一项复杂任务，需要精确的算法来确保信息的准确性和连贯性。
相关问题：如何设计有效的信息融合策略？

3. 上下文理解的局限性：

痛点描述：模型可能难以准确理解查询的上下文，特别是在复杂或模糊的情境中。
相关问题：如何提高模型对上下文的理解能力？

4. 数据偏差和噪声：

痛点描述：检索到的数据可能包含偏差和噪声，这会影响模型的输出质量。
相关问题：如何识别并减少数据中的偏差和噪声？

5. 答案准确性和可靠性问题：

痛点描述：生成的答案可能不够准确或可靠，尤其是在需要精确事实性回答的情况下。
相关问题：如何验证和提高生成答案的准确性？

6. 可扩展性问题：

痛点描述：随着数据量的增加，模型可能难以保持高性能和可扩展性。
相关问题：如何确保模型能够处理大规模数据？

7. 资源消耗：

痛点描述：RAG技术通常需要大量的计算资源，这在资源受限的环境中是一个挑战。
相关问题：如何优化模型以减少资源消耗？

8. 隐私和安全问题：

痛点描述：处理敏感数据时，需要确保用户隐私和数据安全。
相关问题：如何实现隐私保护的数据处理？

9. 模型的可解释性：

痛点描述：用户和开发者可能难以理解模型的决策过程，这降低了信任度。
相关问题：如何提高模型的可解释性？

三、RAG面试常见面试题

一、LLMs 已经具备了较强能力了，存在哪些不足点?
二、什么是 RAG?

如何获得准确的语义表示？
如何协调查询和文档的语义空间？
如何对齐检索模型的输出和大语言模型的偏好？
生成器介绍
如何通过后检索处理提升检索结果？
如何优化生成器应对输入数据？

三、使用 RAG 的好处?
四、RAG V.S. SFT
五、介绍一下 RAG 典型实现方法？

如何构建数据索引？
如何对数据进行检索（Retrieval）？
对于检索到的文本，如果生成正确回复？

六、介绍一下 RAG 典型案例？

ChatPDF 及其复刻版
Baichuan
Multi-modal retrieval-based LMs

七、RAG 存在什么问题？
在这里插入图片描述

文末

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