匹配正文：…估与组件级评估的区别提及实际挑战如标注成本高、主观性、延迟与质量的权衡能结合业务场景举例说明一、评估维度分层 1. 检索层（RAG特有） Recall@K / MRR：衡量检索系统能否召回相关文档 NDCG：考虑排序质量的综合指标 Hit Rate：Top-K是否命中答案所在文档 2. 生成层 Faithfulness / 忠实度：生成内容是否忠实于检索文档（可用NLI模型判断） Answer Relevance：答案与问题的相关性 Context Precision：…

#安克科技#评估与监控#Agent

面试题·检索· 百度

检索失败时 RAG 怎么兜底?

匹配口述回答：这道题其实是在问，当检索这个环节失灵了，系统怎么还能给出一个靠谱的答案。本质上是[[RAG]]系统的边界问题，就是知识库覆盖不到、或者检索质量差的时候，怎么保证不崩。先说清楚，检索失败不只是没结果。我一般会先区分两种：一种是零结果，[[向量库]]什么都没返回，这可能是[[embedding]]或者索引有问题；另一种是低质量结果，有东西但相似度不够，或者Top-K之间得分差距太大，这种其实更常见更麻烦。对零结果，我第一反应不是直接放弃，而是查一下是不是Query本身有问题。…

#百度#小鹏#美团

面试题·评估· 安克科技

Agent/RAG 评估体系怎么搭?

匹配口述回答：…货场景，然后针对这些场景建立轻量级监控看板，比如Faithfulness、任务完成率，再逐步扩展。如果指标和体验对不上，我更倾向信人工反馈而不是自动分数。毕竟系统是给人用的，不是刷榜的。一句话定位：这道题本质在问怎么衡量系统好不好用边界划分：RAG侧重检索质量，Agent侧重工具调用和规划，实际常混用核心指标：RAG看Recall@K和Faithfulness，Agent看任务完成率和对抗测试落地挑战：评测数据难构建、环境动态不可复现、指标和体验有Gap 工程师取舍：…

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#安克科技#Agent#Agent 评估体系

面试题·RAG· 快手

人工干预怎么控制 LLM 生成?

匹配正文：…y识别：基于规则+小模型做意图分类，拦截违规请求 Prompt改写：自动注入安全约束（如"请确保回答符合法律法规"）上下文注入：RAG场景下动态插入合规知识片段 2. 生成层：过程控制解码策略干预：调整temperature、top-p，或对特定token降权动态停止条件：检测到风险模式时触发early stopping 工具调用约束：Agent场景下限制可调用的工具白名单 3. 输出层：审核与修正规则拦截：正则/关键词匹配高风险内容模型审核：用独立的安全模型做二分…

#快手#人工反馈控制#人工干预 LLM 生成

面试题·RAG

Chunk Size 和 Overlap 怎么选？不要背 512 和 100

匹配正文：…拆开？召回结果重复后，会占掉多少候选位和模型上下文？参数改变后，怎样证明收益来自切分，而不是其他模块同时变化？从工程链路看，RAG 可以拆为离线解析、在线召回、上下文生成和查询理解。切分位于离线阶段，但它会沿着整条链路向后影响：块太大，向量里同时包含多个主题，检索得分可能被噪声稀释；块太小，问题所需的前提、条件和结论可能落在不同块里；重叠太小，边界信息可能断开；重叠太大，多个近似块会挤进同一个 Top K。所以，这不是一个“字符串应该截多长”的问题，而是“证据怎样进入…

#RAG#切分与索引#Chunk Size

面试题·评估· 得物

Agent部署关键环节与陷阱

匹配正文：…持久化历史；key设计：agent:{user_id}:{session_id} Token预算：滑动窗口保留最近N轮，超长历史走RAG摘要压缩；单轮预留20%给工具返回结果隔离策略：用户级、会话级、工具调用级三级context，防止信息泄露 4. 调度系统执行模式：ReAct循环（Thought→Action→Observation），支持单步/多步工具并行（DAG依赖解析）优先级队列：实时对话>批量任务，防止长尾阻塞中断机制：用户新消息可中断当前推理链，保存che…

#得物#Agent#Agent 系统部署

面试题·多模态· 字节

Agent 优势与局限怎么分析?

匹配口述回答：这道题其实是在问，[[Agent]] 到底解决了 [[RAG]] 解决不了的问题，以及它自己的坑在哪。我先说清楚边界：RAG 适合的是信息密集但流程固定的场景，比如企业 SOP 查询，你问它退货运费谁承担，它把政策文档拉出来生成回答就行。但 Agent 呢，它做的是从理解到规划到执行再到反思的闭环，说白了，它不满足于回答，它要替你把事办了。举个例子，客服场景里用户说“我买了两个手机，其中一个有划痕，我要退那个有问题的”，RAG 只能解释退货政策，但 Agent 能自己调订单 …

#字节#Agent#Agent 优势与局限