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「RAG 架构」找到 483 条内容
按专题浏览 →匹配追问：场景切入 假设你在做电商客服的RAG系统，用户问‘这款手机怎么样’，系统需要从产品手册中找答案。但手册很长，你打算怎么把文档切成合适的片段，让检索又快又准？ 层层追问 做RAG的时候文本分块你会怎么处理？……如果直接按固定长度切，可能会切断句子，有什么改进？……那有没有办法让分块更智能，比如保持语义完整？ 直球架构 聊一下文本分块策略。从固定长度、滑动窗口到语义分块，你怎么选？考虑哪些因素？比如分块大小、边界处理、计算成本，还有中文场景的特殊性。
匹配追问：…识库问答系统，文档有长有短，有的几百字，有的几万字。你打算怎么把这些文档切成小块去索引？你实际项目里试过哪些分块方法？ 层层追问 RAG里文本分块一般怎么做？……那如果文档是Markdown或者PDF带标题的呢，你会怎么切？……好，那要是对检索质量要求很高，比如法律合同问答，你又怎么选？ 直球架构 说说文本分块的常用策略，比较一下固定长度、递归、语义、文档结构感知这几种的优缺点和适用场景。
匹配口述回答：…还要同时满足质量、尾延迟、成本、安全和可回滚，不能只优化一个平均指标。 召回阶段：多级索引与量化取舍 生成阶段：投机解码与批处理 架构解耦与降级兜底 监控指标与落地风险 约4分钟 Agentic RAG 在降低无效召回与引入决策延迟之间的平衡问题 面试官可能会追问 Agentic RAG 的具体实现、决策延迟如何衡量、以及与传统 pipeline 的优劣对比
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