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#检索增强

经典题解析:RAG 的文档分块有哪些切法

先说明属性:这是一篇经典题解析,题目出自本地历史面试资料整理,与任何公司的当前招聘无关。「RAG 的文本分块有哪些方法」是检索增强方向的高频题,表面是让你背方法清单,实际考两件事:能不能说清每种切法切的是什么边界,以及块大小这个旋钮往哪边拧、代价是什么。

从混合检索面试题延伸:RAG 效果不好时,按什么顺序排查和调优

聊混合检索的面试题里,混合检索只是「召回」这一个环节的对策。真到项目里 RAG 效果不好,问题可能出在流水线的任何一段。这篇文章把整条流水线摊开,给出一份「症状 → 环节 → 对策」的排查顺序——核心原则一句话:排查顺序就是数据流动的顺序,从前往后逐段对照,改一处、回归一次,再动…

经典题解析:RAG 为什么要把向量检索和关键词检索混着用

先说明属性:这是一篇经典题解析,题目出自本地历史面试资料整理,与任何公司的当前招聘无关。RAG 系统的第一道质量关口是召回——检索不到对的材料,后面生成再强也是白搭。而「为什么向量检索之外还要混一路关键词检索」正是考察召回理解的经典题。