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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 我看你做过RAG相关的项目。假设用户输入一个查询，你要从百万级知识库里快速找到相关片段，这时候你会怎么设计检索流程？核心依赖的是什么技术？ 层层追问 向量检索的基本原理你能讲讲吗？……文本怎么变成向量的？……两个向量怎么比较相似？……如果数据量特别大，怎么保证检索速度？ 直球架构 解释一下基于embedding的相似性检索的基本原理和工作机制，包括离线索引构建和在线查询的完整流程。
匹配追问：如何处理复杂表格和跨页表格的识别与还原 如果OCR结果存在大量噪声，如何在RAG检索阶段保证召回质量 多模态大模型（如Qwen-VL、GPT-4V）与传统OCR方案如何取舍或结合 场景切入 假设我们公司最近在做合同审核的自动化，用户上传的扫描件PDF纯图像，没有任何文字层。你作为技术负责人，会怎么设计流程把这些PDF里的内容解析出来？ 层层追问 你平时处理过PDF文档吗？……如果是扫描件那种图像PDF呢？……那从图像里提取文字你会用什么技术？……提取完文字之后，怎么知道哪些是…
匹配口述回答：…最终在【数据集、线上窗口】得到【真实指标】”。团队整体成果不能全部写成个人主导，未上线的实验也不能说成生产经验。技术专长只保留能画架构、解释失败和回答细节的内容。 【完整展开】 岗位匹配来自公开 JD、招聘页面和面试沟通。若岗位重 RAG，可突出知识覆盖、检索评测和引用验证；若重训练，可讲数据、损失、分布式与评测；若重推理，可讲硬件、并发、延迟和成本。不能因为岗位写了 RLHF 就临时添加不存在的 PPO 项目，也不要猜公司内部正在做什么。兴趣部分给出具体问题和真实学习证据，…
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