皮先生!
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大模型面经 | 春招、秋招算法面试常考八股文附答案（RAG专题二）

大家好，我是皮先生！！

今天给大家分享一些关于大模型面试常见的RAG（检索增强生成）相关面试题，希望对大家的面试有所帮助。

 往期回顾：

大模型面经 | 春招、秋招算法面试常考八股文附答案（RAG专题一）

大模型面经 | 春招、秋招算法面试常考八股文附答案（一）

大模型面经 | 春招、秋招算法面试常考八股文附答案（二）
一文搞懂DeepSeek核心技术-多头潜在注意力（MLA）

一文搞懂DeepSeek核心技术-DeepSeekMoE

一文搞懂DeepSeek核心技术-GRPO

一文搞懂DeepSeek核心技术-MTP（Multi-Token Prediction）

目录

1.在使用RAG时候，有哪些优化策略?

1.知识文档准备阶段

a.数据清洗

b.分块处理

2.嵌入模型阶段

a.嵌入模型

3.向量数据库阶段

a.元数据

1.在使用RAG时候，有哪些优化策略?

大模型面经 | 春招、秋招算法面试常考八股文附答案（RAG专题二）_第1张图片

1.知识文档准备阶段

a.数据清洗

高性能RAG系统依赖于准确且清洁的原始知识数据。一方面为了保证数据的准确性，我们

你可能感兴趣的:(大模型面经,算法,大模型,面试,自然语言处理,人工智能,RAG（检索增强生成）,八股文)

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