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「RAG增强」找到 218 条内容
按专题浏览 →匹配正文：📊 学习时长:60-75 分钟 🎯 完成后能力:能在本机用 30 行代码切完一份 PDF,并讲清切分如何决定一个 RAG 系统的天花板 🔗 关联面试题:5 道(覆盖 5 个不同角度,见 Part 3) 这一章你会学到什么 ✓ 零基础也能跟着做:用 langchain 跑通你的第一份文档切分 ✓ 看懂 3 个核心概念:什么是切分、什么是召回率、什么是 top-k ✓ 亲手重现一个切分失败演练,理解"切分为什么是地基" ✓ 看懂基础方案可能遇到哪些坑,并学会用自己的评估集比…
匹配正文：…列代表什么。代码可能从函数中间断开，缩进和上下文一起丢失。流程图虽然识别出所有文字，却看不出箭头关系。 这就引出一道很有区分度的 RAG 面试题： 表格、代码和图片应该怎样切成 Chunk，既能被检索，又不破坏原来的结构？ 常见回答是：“表格单独成块，代码按函数切，图片先做 OCR。” 这句话只讲了入口。面试官接下来通常会问：表格太长怎么办，跨页表头怎么继承，PDF 里的代码无法做语法解析怎么办，图片描述如果编错了又怎么核验？ 为什么普通文本能切，特殊内容却容易切坏？ 普通段…
匹配正文：📊 学习时长:50-65 分钟 🎯 完成后能力:能讲清 RAG 最后一环怎么把检索结果"翻译"成有据、可溯源的回答,会用 30 行代码实现"带引用 + 会拒答"的问答,并讲清引用溯源两条路线和幻觉检测 🔗 关联面试题:5 道(覆盖 5 个不同角度,见 Part 3) 这一章你会学到什么 ✓ 零基础也能跟着做:用一段零依赖代码,看到"有依据就带出处答、没依据就拒答" ✓ 看懂上下文问答:LLM 是基于检索到的资料作答,而不是凭记忆 ✓ 学会 Prompt 怎么拼(仅依据资…
学习内容与项目面试，在同一条路上。