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RAG学习专题 · 第 2 页 · AlgoMooc

AlgoMooc · 学大模型

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学大模型/RAG学习专题

RAG学习专题

RAG学习资料：面试题、项目实战、学习路线、面经、求职指南、系统教程。从实际问题进入，按自己的基础选择需要的内容。

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共 136 条内容

按专题浏览 →当前分类：专题：RAG清除分类条件

项目实战·RAG

第 8 章:多轮对话与记忆管理

🎯 完成后能力:能讲清记忆模块是什么、短期/长期记忆怎么管,会用 30 行代码实现"带记忆 + 指代消解"的多轮对话,并讲清主流框架的记忆方案

#RAG#检索#项目实战

跨页表格、代码块和图片怎么切，才不丢结构？

聚焦普通文本之外最容易出错的内容：表头怎样继承、跨页表格怎样合并、代码缩进怎样保留、图片怎样形成可检索描述。

#RAG#切分与索引#RAG 表格切分

项目实战·RAG

第 9 章:上下文问答与引用溯源

🎯 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

#RAG#检索#项目实战

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站内 RAG 在线实战

RAG

Chunk 为什么要带标题、页码和前后片段 ID？

解释 metadata 如何同时服务于硬过滤、排序增强、上下文扩展与答案引用，并给出不依赖具体向量库的字段设计思路。

#RAG#切分与索引#RAG Metadata

项目实战·RAG

第 10 章:系统评估与上线优化

🎯 完成后能力:能用 30 行代码算出检索的 Recall@k 和 MRR,讲清评估五维度、测试集怎么构建、检索段/生成段分别怎么评,以及上线后怎么把首字响应压下来

#RAG#检索#项目实战

RAG 知识库如何动态更新？重复上传怎么做到不重复、不漏写？

从稳定 Chunk ID、Embedding 跳过、批量入库和部分失败恢复出发，说明重复上传与文档更新为什么是两类问题。

#RAG#切分与索引#RAG 增量入库

RAG 为什么要同时用 BM25 和向量检索？

一道 RAG 混合检索面试题，结合两个教学案例讲清 BM25 与向量检索怎样互补、两路结果怎样融合与重排，以及如何用对照实验验证。

#RAG#检索与重排#RAG 混合检索

RRF 和加权求和怎么选？两路检索分数为何不能直接相加？

从 BM25 与向量分数尺度不同的问题出发，讲清归一化、加权求和、倒数排名融合及其验证边界。

#RAG#检索与重排#RRF

Rerank 为什么更准，却不能对整个知识库运行？

对比 Bi-Encoder 粗召回与 Cross-Encoder 精排，解释为什么正确证据必须先进入候选集，以及怎样平衡候选数量、排序质量和延迟。

#RAG#检索与重排#RAG Rerank

Query 重写、扩写和 HyDE，应该在哪些查询上启用？

区分纠错与补全、多表达召回和假设答案向量三种机制，说明为什么 Query 优化必须按意图路由并保留原问题回退。

#RAG#检索与重排#RAG Query 重写

Embedding 和 Rerank 模型怎么选？什么时候值得领域微调？

不按榜单盲选模型：从语种、文本长度、部署资源、召回任务和难负样本出发，建立可复现的模型选型与微调流程。

#RAG#检索与重排#Embedding 模型选型

RAG 检索效果差怎么排查？从 Query 到 Rerank 逐层定位

用同义词、否定问题和多跳问题三类 bad case，建立从入库证据到最终上下文的逐层排错方法。

#RAG#生成与对话#RAG 检索优化

资料里没有答案时，RAG 怎么避免强行生成？

从“最相近不等于相关”出发，讲清阈值、无答案测试集、Query 回退和拒答策略怎样共同控制幻觉。

#RAG#生成与对话#RAG 无答案检测

RAG 引用怎么做到可核验？为什么让模型自己标来源不够？

从 Prompt 引用、结构化来源映射到后处理归因，解释引用编号为什么会错，以及怎样验证每个回答事实确实被证据支持。

#RAG#生成与对话#RAG 引用溯源

多轮 RAG 如何理解“这个怎么申请”？

围绕多轮问答链路，拆解代词、省略和话题切换如何识别，独立 Query 如何生成与回退，并用连续追问、新话题和歧义样本验证。

#RAG#生成与对话#多轮 RAG

对话历史太长怎么办？滑动窗口、摘要和长期记忆怎么分工？

把短期会话状态、历史摘要、语义记忆和持久化用户信息拆开，说明不同存储与检索方式的边界、成本和隐私风险。

#RAG#生成与对话#RAG 记忆模块

RAG 评测集怎么构建？问题、答案和证据必须怎么标？

从业务范围、问题设计、Ground Truth 答案与证据标注到人工复核，建立能同时评估检索和生成的测试集。

#RAG#评测与上线#RAG 评测集

Recall@K、MRR、Faithfulness，分别在评估 RAG 哪一层？

把检索覆盖、排序质量、答案正确性、证据忠实度和引用充分性拆开，避免用一个总分掩盖系统具体故障。

#RAG#评测与上线#RAG 评估指标

RAG 首字响应为什么慢？Embedding、检索和生成怎么逐段优化？

先拆 TTFT 全链路，再讨论批处理、缓存、ANN 索引、并行召回和流式输出，避免用“加机器”掩盖真正瓶颈。

#RAG#评测与上线#RAG 首字响应

一个可上线的 RAG 系统怎么拆？离线入库、在线问答和监控如何闭环？

沿着生产 RAG 代码结构拆开路由、服务、持久层、离线解析、在线检索、流式生成与监控，说明每层职责和失败边界。

#RAG#评测与上线#RAG 系统设计

面试题·评估· 百度

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

#数据质量#训练策略#推理优化

项目实战·RAG

附录:把这个 RAG 项目写进简历 & 面试应答

🎯 完成后能力:能把本书学的 RAG 项目,写成一段经得起追问的简历经历,并答得上每个模块的高频面试追问

#RAG#检索#项目实战

面试题·评估· 科大讯飞

RAG 解决了 LLM 哪些局限?

知识密集型任务为何需要 RAG 架构,对比传统大模型

#科大讯飞#阿里#RAG 架构

面试题·评估· 美团

RAG 解决了哪些问题?

大模型项目中 RAG 的实际效果与提升,含检索与生成优化

#美团#混合检索#RAG 技术