匹配口述回答：…。这里有个坑：查询里经常有专业缩写，比如心梗、PCI，如果不扩展，向量可能匹配不上。所以我会做同义词扩展，把缩写还原成全称。生成优化是最后防线。我会在 [[System Prompt]] 里强制要求引用来源，格式像「根据《XX指南》第X条」这样，不允许无来源输出。同时用约束解码，禁止生成索引里没有的信息，比如设一个医学安全词表，拦截不存在的药品名。另外，检索结果有时很长，我会用 LLM 自己做上下文压缩，去冗余，只保留关键证据链。评估不能只看常规指标。检索质量我关注 Re…

#字节#RAG 全链路#RAG 技术链路

面试题·评估· OPPO

意图识别在 RAG 中怎么用?

匹配正文：答案要点意图识别决定检索策略选择（向量检索/关键词检索/混合检索）通过查询改写和扩展提升召回率识别多跳/复杂意图以触发Agent能力过滤无关查询降低幻觉风险为生成阶段提供结构化上下文指导意图识别的核心作用意图识别是RAG系统的"路由中枢"，解决**"用户到底想要什么"**的问题，直接决定后续检索和生成策略。一、提升检索准确性场景意图识别的作用检索方式选择事实类→关键词/稀疏检索；语义类→向量检索；模糊需求→混合检索查询改写识别省略实体（如"这个产品…

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#OPPO#RAG 意图识别#RAG

面试题·检索· 淘天

Naive RAG vs Advanced RAG 区别?

匹配口述回答：…ve 基线可以暴露单路向量召回对精确实体的不足；如果 bad case 集中在订单号，就加入 BM25 或字段检索，而不是直接上 Agent；如果正确政策已经召回但版本排错，再引入时间过滤或重排；只有问题需要跨多个系统补信息时，才考虑受控工具链。每次只增加一个主要模块，才能看清收益来自哪里。生产中还要保存 query 变换、过滤条件、各路候选、融合名次、重排结果、最终上下文和引用。语料、embedding、索引、reranker、Prompt 与模型分别版本化，灰度时同时看…

#淘天#重排与优化#Naive RAG

面试题·检索· 美团

RAG 检索器与生成器如何协同？

匹配口述回答：…一堆退款政策文档，但真正需要的是该笔订单的处理状态，这时候 Rerank 能把带订单号的文档顶上来。然后生成。把召回的结果拼成 prompt，格式大概是“基于以下资料回答问题：文档1...文档K。问题：xxx。答案：”。这里有个前提，就是 prompt 模板要设计好，明确告诉模型只能基于资料回答，不然模型容易自由发挥，产生 [[Hallucination]]。而且我会要求模型输出引用标记，比如 [1][2]，方便事后溯源。再说说落地时我特别关注的几个风险。先看噪声敏感：如…

#美团#RAG架构#RAG 系统架构

面试题·评估· 淘天

RAG 怎么减少幻觉?

匹配口述回答：…大包含无关信息，太小丢失上下文，我倾向用语义切分配合重叠窗口。二是检索延迟，大规模知识库下，[[ANN]]检索可能变慢，需要做索引优化，比如用[[HNSW]]或[[IVF-PQ]]。三是生成质量，检索到的信息可能冗余或冲突，需要Prompt设计或Rerank来整理。另外，单纯RAG处理多跳推理问题比较吃力。比如问'2023年双十一满减规则和去年比有什么变化'，需要先检索2023年规则，再检索2022年规则，然后对比。这时候我会考虑[[Agentic RAG]]，让模型自主决…

#淘天#事实准确性#RAG 减少幻觉

面试题·RAG· 淘天

RAG 核心架构与工作流程

匹配口述回答：…。我上线时会特别关注检索的召回率和精确率，用[[混合检索]]，比如[[BM25]]加向量搜索，来提高覆盖率，再配合查询重写、重排来优化。另外，多文档可能超出上下文窗口，这时需要做摘要压缩或分层检索。还有一个坑是模型过度依赖检索内容，或者干脆忽略它，我一般会在训练时加入'无相关信息'的样本，或者调整prompt里检索文档的权重。说到多跳推理，比如需要跨文档关联信息的问题，RAG很容易断链。我最近在看[[Self-RAG]]，让模型自己判断是否需要检索、检索什么，然后反思生成结…

#淘天#阿里#RAG 架构

面试题·检索· 字节

RAG 系统实现：组件与流程

匹配口述回答：…回来之后，我会加一道 [[重排]]，用一个 [[Cross-Encoder]] 模型重新算一遍相关性，把最相关的3到5条挑出来拼到prompt里，最后丢给LLM生成答案。说到优化，我比较常用的是上下文压缩。检索回来的片段里可能有噪声，直接拼进去会干扰模型。我会先用一个小模型过滤一遍，只保留确实相关的句子。还有一个方向是 [[Self-RAG]]，让模型自己判断要不要检索，如果知识库里没有就直接说不知道，避免 [[Hallucination]]。举个例子，企业SOP合规场景…

#字节#RAG系统实现#RAG 实现