#检索优化

2个月前

建议大家，别在简历里写“熟悉 RAG”了，或者面试前好好学学。我面试过不少人，说熟悉 RAG，结果一问就穿帮。 RAG 绝大多数工程师只碰到前半段：拿个 LangChain，上个向量库，把 chunk 和 embedding 丢进去跑个检索；看起来跑通了，实际啥也没掌握。但只要你简历上写了，面试官就会问你下面这些（当然不写也不一定逃得过）： - chunk 是怎么切的？固定？语义？还是自适应？ - embedding 模型选型和维度怎么来的？ - rerank 用没用？怎么融合 BM25 和 dense 检索？ - prompt 是你写的吗？有没有评估 hit rate、hallucination？说实话，不是算法出身的人，如果没系统做过推荐系统或者检索优化，很多人说不清。 RAG 的前半段几乎就是推荐系统那套召回 + 排序 + 精排的逻辑： embedding = 向量化特征建模检索 = 多路召回 rerank = 打分排序但后半段还多了 prompt 设计、上下文拼接、生成模型行为控制这几个大坑。所以我劝一句： RAG 真不是写个向量库调用就叫“熟悉”。写了，面试官只会当你能答全链。别轻易说“熟悉”或“掌握”，你扛不住问。

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#RAG面试 #LangChain #向量数据库 #检索优化 #prompt设计