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「RAG 一致性」找到 150 条内容
按专题浏览 →匹配口述回答：…键是根据数据规模和精度要求做取舍。 一句话定位：向量检索本质是精度与效率的权衡 四大范式：树/哈希/量化/图的核心思想 业务场景：RAG中的百万/亿级选型 落地风险：高维/规模/一致性 工程师判断：混合方案是王道 约4分钟 图索引与量化结合的混合方案（如HNSW+PQ）是主流趋势，但构建时间和数据分布敏感性是潜在风险。 这个延伸点会引向面试官追问HNSW+PQ的具体实现细节，比如边上的PQ压缩如何影响搜索精度，或者不同数据分布下（如均匀vs聚类）的调优策略。
匹配追问：你们业务中幻觉问题具体怎么解决的，有没有做事实性校验的pipeline 长上下文场景下你们怎么权衡成本和效果，有没有试过RAG+长文本的混合方案 推理延迟要求很严的话，你们量化方案选的是哪种，有没有做投机解码 场景切入 假设你在做一个实时客服机器人，用户问一句你就要立刻回一句，不能卡顿。你手头有个千亿参数的模型，怎么让它跑得快又不炸显存？ 层层追问 大模型落地主要有哪些瓶颈？……那推理延迟怎么优化？……还有幻觉问题，你遇到过吗？怎么解决的？……长上下文呢，比如处理一份几十页的…
匹配口述回答：…null，模型没做处理，直接报错。还有超时雪崩，如果工具是同步等待的，一个慢调用能卡死整个执行流。所以我会特别关注工具文档和实现的一致性，上线前加一层运行时契约校验。 记忆模块的问题比较隐蔽，属于隐性污染。核心是检索噪声的复利效应，比如向量检索的相似度陷阱，[[Embedding]]可能把“退款政策”和“退货流程”混为一谈。而且早期的一个错误记忆会被反复检索强化，就像滚雪球。我的做法是[[混合检索]]，把关键词和向量两条路结合起来，再加置信度过滤，分太低的直接丢掉。说白了，向…
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