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面试题模型微调· 字节

RAG 工作原理与架构怎么搭?

匹配正文：答案要点 RAG核心流程：索引-检索-生成三阶段向量检索与语义匹配原理关键优化技术（分块策略、重排序、混合检索） RAG vs 微调的选择场景实际落地中的挑战与解决方案一、RAG核心工作原理 RAG = 检索（Retrieval）+ 生成（Generation），解决大模型知识时效性和幻觉问题。三阶段流程：索引阶段：文档切分 → Embedding编码 → 向量数据库入库检索阶段：用户Query向量化 → 相似度搜索 → Top-K召回生成阶段：Query +…

#字节#RAG 系统架构#RAG 工作原理

面试题检索· 百度

RAG 瓶颈在哪一步

匹配正文：…蒸馏 ↓ ↓ ↓↓↓ 边缘部署核心原则：先做检索质量（相关性是天花板），再攻系统性能（延迟决定可用性）。学习建议建议先掌握RAG的检索与生成基本原理，结合实际案例理解流程，再学习常见优化技术如重排序、查询扩展和索引优化，注重系统级思维训练。

#百度#重排与优化#RAG 系统瓶颈

面试题评估· 百度

LLM 准确性提升四大路径

匹配标题与标签：LLM 准确性提升四大路径数据、训练、推理优化与外部增强四大路径可行性分析评估数据质量训练策略推理优化 RAG 模型对齐 2026真题 LLM 准确性提升大模型输出优化推理优化技术外部增强方法大模型评测百度