大厂面试官什么是RAG工作流是怎么样的1.简要回答2.详细回答4.RAG 面临哪些挑战5.面试回答模板建议收藏面试官来说说什么是 RAG详细描述一下一个完整 RAG 系统的工作流程。‍♂️我阿巴阿巴面试官好的回去等通知吧1.简要回答什么是RAG呢就是增强型检索理解为LLM大模型在训练完成后对应最新的知识以及一些不开发的知识不能够回答遇到这些问题就回答不上来了所提出的一个解决办法。RAG方法使得开发者不必为每一个特定的任务重新训练整个大模型只需要外挂上知识库即可为模型提供额外的信息输入提高其回答的准确性。RAG模型尤其适合知识密集型的任务。他的工作流程是先去知识向量库里面去寻找答案然后将用户问题和答案一起提交给LLM来生成回答。2.详细回答2.1为什么需要大模型为什么需要 RAG假设你问一个通用大模型“公司最新的报销制度是什么”大模型无法回答因为报销制度属于企业内部数据数据没有参与模型训练政策可能随时变化如果接入 RAG用户提问 → 系统检索知识库 → 找到相关制度文档 → 将文档内容提供给大模型 → 输出准确答案。因此RAG 的价值主要体现在接入私有知识例如企业内部文档产品说明书运维手册法律法规医疗知识库保持知识实时更新新增或修改文档后无需重新训练模型。只需要重新构建索引即可。降低大模型幻觉通过提供真实上下文减少模型“胡编乱造”。降低训练成本相比微调Fine-tuningRAG 的成本更低、上线更快。2.2RAG架构图一个完整的RAG的分类两种模式一个是在线一个是离线如图所以2.3离线阶段知识库的构建目标是构建可检索的知识库。 工作流程如下 原始文档 ↓ 数据清洗 ↓ 文档切分 ↓ 向量化 ↓ 向量入库 下面逐步拆解。数据收集PDF、Word、Markdown、网页、数据库记录、API等清洗数据去除无效的 广告无效的标签、HTML标签等目的是提高后续的检索质量文档切分因为上下文的长度有限制所有我们需要进行文档的大小切分。常见切分策场景。切分方式核心依据语义完整性性能开销主流用途固定长度Token / 字符长度差极低简单日志、短文本滑动窗口长度 重叠中等低通用 RAG、标准知识库按段落换行 / 空行分隔符较好低文档粗预处理、文稿语义切分句子向量相似度最优高高精度专业检索文本向量化离线阶段最核心的一步Embedding向量化。Embedding 模型会把一段文字转成一个高维数字向量语义相近的文本向量距离也更接近。存储到向量数据库2.4在线阶段query的扩展第一节点是query的扩展因为用户往往输入是口语化的比如这个机器怎么修、你这个答案不对重新生成这些问题离开了上下文就完全无法检索因为系统完全不知道上次问题这个机器是指什么所以实际工程中会加入query的改写扩展让LLM改写为合适的提问语句或者从上下文里面重新获取必要的记录。常见改写策略分类扩写补全补充上下文、限定条件、专业名词拆分多子问题把复合问句拆成多个独立查询同义改写换专业表述、近义词、书面语反向提问生成反面问题召回互补文档多角度提问从定义、原因、方案、案例多维度重写用户 Query模糊口语接口 500 报错咋处理模型执行 Query 改写多策略同时输出多条检索 query扩写补全版SpringBoot 项目 HTTP 接口返回 500 服务器内部错误的排查步骤、常见原因与解决方案同义书面改写Java 后端接口出现 500 状态码异常如何定位修复Query 改写在 RAG 里的作用总结消除口语歧义适配向量库专业文档语义多维度覆盖信息避免漏召回关键参考资料解决短 query 语义稀疏、向量匹配不准的痛点大幅提升检索召回精度减少幻觉向量检索把用户的问题也转成向量然后去向量库里做相似度搜索找出向量距离最近的 Top-K 个 chunk文档。这一步速度非常快即使是百万量级的向量库通常也能在几十毫秒内返回结果。但速度快是有代价的向量检索本质上只是比较两个向量的距离它没有深度理解查询和文档之间的语义关系所以召回的结果里难免混入一些「看着近但其实不相关」的内容。精排和构建prompt接下来是Rerank精排。这一步就是为了弥补粗排的不足。Rerank 模型通常是 Cross-Encoder 结构会把用户问题和每个候选 chunk 拼在一起深度理解它们之间的相关性然后重新排序把不相关的结果过滤掉。打个比方粗排就像你用肉眼在书架上快速扫了一遍把看着可能相关的书都抽了出来精排就是你一本一本翻开读目录确认哪些书真正有用。精排更准但更慢所以通常只对粗排返回的 Top-20 结果做精排最终留下 Top-3 到 Top-5。最后是生成把用户问题 精排后的 chunk 拼成 prompt交给 LLM 生成最终答案。Prompt 里通常会明确告诉 LLM「只根据提供的资料回答资料里没有就说不知道」这样能有效抑制 LLM 瞎编的倾向。在线总结工作流程如下 用户提问 ↓ 问题向量化 ↓ 向量检索 ↓ 召回 Top K 文档 ↓ 构建 Prompt ↓ LLM 生成答案2.5RAG 与微调Fine-tuning的区别这是面试中的必考题对比维度RAG微调是否修改模型参数否是数据更新实时需要重新训练成本低高上线速度快慢私有知识接入强强幻觉控制较好一般如果目标是企业知识库、问答文档、助手智能、客服、优先选择 RAG。如果目标是改变模型能力固定输出风格、提升专业推理能力、优先选择微调。很多企业的最终方案是RAG 微调4.RAG 面临哪些挑战虽然 RAG 很强但仍然存在一些问题。检索不准确检索错答案必错。Chunk 切分不合理切分太小上下文缺失。切分太大检索精度下降。Embedding 模型效果不足向量质量决定检索效果。上下文窗口限制召回内容太多会超出模型输入长度。多跳推理能力弱复杂问题可能需要关联多个文档。因此业界出现了新的演进方向5.面试回答模板建议收藏如果面试官问“请介绍一下 RAG 的工作流程。”你可以这样回答RAG 全称是 Retrieval-Augmented Generation即检索增强生成。它通过引入外部知识库解决大模型知识时效性差、无法访问私有数据以及容易产生幻觉的问题。RAG 的核心思想是“先检索再生成”。整个流程分为离线和在线两个阶段。离线阶段包括数据清洗、文档切分、Embedding 向量化以及向量入库。在线阶段包括用户提问、问题向量化、向量检索、召回相关文档、构建 Prompt最后由大模型生成答案。相比微调RAG 不需要修改模型参数成本更低更适合企业知识库场景。结语抓住大模型时代的职业机遇AI大模型的发展不是“替代人类”而是“重塑职业价值”——它淘汰的是重复性、低附加值的工作却催生了更多需要“技术业务”交叉能力的高端岗位。对于求职者而言想要在这波浪潮中立足不仅需要掌握Python、TensorFlow/PyTorch等技术工具更要深入理解目标行业的业务逻辑如金融的风险控制、医疗的临床需求成为“懂技术、懂业务”的复合型人才。无论是技术研发岗如算法工程师、研究员还是业务落地岗如产品经理、应用工程师大模型都为不同背景的职场人提供了广阔的发展空间。只要保持学习热情紧跟技术趋势就能在AI大模型时代找到属于自己的职业新蓝海。最近两年大模型发展很迅速在理论研究方面得到很大的拓展基础模型的能力也取得重大突破大模型现在正在积极探索落地的方向如果与各行各业结合起来是未来落地的一个重大研究方向大模型应用工程师年包50w属于中等水平如果想要入门大模型那现在正是最佳时机2025年Agent的元年2026年将会百花齐放相应的应用将覆盖文本视频语音图像等全模态如果你对AI大模型入门感兴趣那么你需要的话可以点击这里大模型重磅福利入门进阶全套104G学习资源包免费分享扫描下方csdn官方合作二维码获取哦给大家推荐一个大模型应用学习路线这个学习路线的具体内容如下第一节提示词工程提示词是用于与AI模型沟通交流的这一部分主要介绍基本概念和相应的实践高级的提示词工程来实现模型最佳效果以现实案例为基础进行案例讲解在企业中除了微调之外最喜欢的就是用提示词工程技术来实现模型性能的提升第二节检索增强生成RAG可能大家经常会看见RAG这个名词这个就是将向量数据库与大模型结合的技术通过外部知识来增强改进提升大模型的回答结果这一部分主要介绍RAG架构与组件从零开始搭建RAG系统生成部署RAG性能优化等第三节微调预训练之后的模型想要在具体任务上进行适配那就需要通过微调来提升模型的性能能满足定制化的需求这一部分主要介绍微调的基础模型适配技术最佳实践的案例以及资源优化等内容第四节模型部署想要把预训练或者微调之后的模型应用于生产实践那就需要部署模型部署分为云端部署和本地部署部署的过程中需要考虑硬件支持服务器性能以及对性能进行优化使用过程中的监控维护等第五节人工智能系统和项目这一部分主要介绍自主人工智能系统包括代理框架决策框架多智能体系统以及实际应用然后通过实践项目应用前面学习到的知识包括端到端的实现行业相关情景等学完上面的大模型应用技术就可以去做一些开源的项目大模型领域现在非常注重项目的落地后续可以学习一些Agent框架等内容上面的资料做了一些整理有需要的同学可以下方添加二维码获取仅供学习使用