大模型面试：RAG项目的拷问（文字版）

一款融合多模态的rag产品chat2manal（AI说明书），。主要技术如下的知识库产品：chat2manal（AI说明书）：

• 多模态、文档解析处理、向量数据库、re-Act的Agent

基本的效果：相对复杂的文案都能处理，能在无需训练的情况下准确率做到90%+、产品操作简单些、易用性很高。

关于原因

• 问：为什么需要去看别人的面试？
• 答：不用花钱就能让一个总监、主管陪你聊1小时。还能让你知道这样行业、你的工作他们都在关注什么。

面试问题的整理如下，供大家参考。包含RAG的各方各面，供大家参考。

沟通内容

问题1:

• 面试官：看到你之前参与过RAG得项目，能否分享一下RAG的合作流程？
• 候选人：当然可以。RAG首先涉及文本分块。将文本分割成若干块，使用特定的模型将这些块嵌入到向量空间中。接下来，建立索引，创建提示来告诉模型，根据检索找到的上下文回答用户的查询。在运行时，会使用相同的向量来对用户的查询进行处理，然后执行向量搜索，在向量数据库中检索到最匹配的结果，并将这些结果作为上下文输入到大模型的提示词中，以生成总结性的答案。

问题2：

• 面试官：您提到的是RAG的标准流程，那么在实际项目中，你还采用了哪些优化技巧？
• 候选人：在实际应用中，我们会考虑多路召回策略，包括稀疏召回、语义召回和字面召回等。处理召回过程中的截断和召回分数对齐问题，通过在召回后加入重排序来精简召回数量、提升召回质量。此外，还会根据系统问答的指标，对嵌入模型、重排序模型和生成模型进行进一步的优化。

问题3

• 面试官：明白了。你刚才提到了评价指标，那么您能描述一下RAG是如何进行效果评分的吗？
• 候选人：RAG的效果评估主要针对检索和生成环节。我们可以使用平均倒排率，排序指标来进行评估。

问题4

• 面试官：那么在生成环节，你是如何进行评估的呢？
• 候选人：在生成环节，首先会使用量化指标，如ROUGE-L分数和文本相似度、关键词重合度等。其次评估生成答案的多样性，查看模型是否能够生成多种合理的答案。此外，引入人工评估，进行反向测试，主要评估模型的复杂性和质量。

问题5:

• 面试官：好的，你觉得RAG在处理问题时有哪些挑战？
• 候选人：RAG面临的挑战主要有两个：一是生成结果与数据源不一致，二是问题超出了模型的认知范围。对于第一种，可能是训练数据与源数据不一致，或者是编码理解能力不足。对于第二种情况，可能是用户的问题超出了模型的处理范围。

问题6

• 面试官：针对模型幻觉，你有哪些解决思路？
• 候选人：解决这些问题，可以考虑引入更精确的数据源，消除虚假数据，并加入纠偏规则，比如采用re-act方法，让大模型对输出结果进行反思。另一种思路是集成知识库，不仅仅考虑向量匹配，还要考虑知识图谱中的三元组，将结构化的相关点数据集成到RAG系统中，以增强系统的推理能力。

问题7

• 面试官：在实际项目中，您如何处理各种边界的case，意外的情况？
  的推理能力。

问题7

• 面试官：在实际项目中，您如何处理各种边界的case，意外的情况？
• 候选人：这需要具体情况具体分析。对于无效问题，即知识库中没有答案的问题，需要进行准入判断，通常使用二分类模型加提示来处理。对于随时间变化的问题，我们可以在推理模块中添加规则和提示词，使模型在不确定时能够给出合适的回答。对于格式错误的问题，比如模型生成了无法解析的答案，我们可以使用备份的代理大模型，在解析失败时直接生成答案。

那么，如何快速系统的去学习大模型LLM？

作为一名从业五年的资深大模型算法工程师，我经常会收到一些评论和私信，我是小白，学习大模型该从哪里入手呢？我自学没有方向怎么办？这个地方我不会啊。如果你也有类似的经历，一定要继续看下去！这些问题啊，也不是三言两语啊就能讲明白的。

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9周快速成为大模型工程师

第1周：基础入门

• 了解大模型基本概念与发展历程

• 学习Python编程基础与PyTorch/TensorFlow框架

• 掌握Transformer架构核心原理

• 

第2周：数据处理与训练

• 学习数据清洗、标注与增强技术

• 掌握分布式训练与混合精度训练方法

• 实践小规模模型微调（如BERT/GPT-2）

第3周：模型架构深入

• 分析LLaMA、GPT等主流大模型结构

• 学习注意力机制优化技巧（如Flash Attention）

• 理解模型并行与流水线并行技术

第4周：预训练与微调

• 掌握全参数预训练与LoRA/QLoRA等高效微调方法

• 学习Prompt Engineering与指令微调

• 实践领域适配（如医疗/金融场景）

第5周：推理优化

• 学习模型量化（INT8/FP16）与剪枝技术

• 掌握vLLM/TensorRT等推理加速工具

• 部署模型到生产环境（FastAPI/Docker）

第6周：应用开发 - 构建RAG（检索增强生成）系统

• 开发Agent类应用（如AutoGPT）

• 实践多模态模型（如CLIP/Whisper）

第7周：安全与评估

• 学习大模型安全与对齐技术

• 掌握评估指标（BLEU/ROUGE/人工评测）

• 分析幻觉、偏见等常见问题

第8周：行业实战 - 参与Kaggle/天池大模型竞赛

• 复现最新论文（如Mixtral/Gemma）
• 企业级项目实战（客服/代码生成等）

第9周：前沿拓展

• 学习MoE、Long Context等前沿技术
• 探索AI Infra与MLOps体系
• 制定个人技术发展路线图
  
  👉福利篇👈
  最后呢，会给大家一个小福利，课程视频中的所有素材，有搭建AI开发环境资料包，还有学习计划表，几十上百G素材、电子书和课件等等，只要你能想到的素材，我这里几乎都有。我已经全部上传到优快云，朋友们如果需要可以微信扫描下方优快云官方认证二维码免费领取【保证100%免费】