【面试必背】RAG技术全面解析：从原理到实践中的20个关键问题

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一、基础概念与原理

1. RAG是什么？与传统生成模型的区别是什么？

RAG定义

检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG） 是一种结合检索技术与生成模型的技术。其核心流程是：

1. 用户提问后，系统从外部知识库（如文档、数据库）中检索相关文档片段；
2. 将检索结果作为上下文输入大语言模型（LLM）；
3. LLM基于上下文生成最终答案。

与传统生成模型的对比

维度	传统生成模型（如GPT-3）	RAG模型
知识来源	训练时的静态知识	动态检索外部知识库
实时性	无法更新（需重新训练）	支持实时更新知识库
专业性	通用回答，易产生“幻觉”	基于检索结果生成，更准确可靠
计算成本	生成复杂度高	检索+生成，部分场景更高效

示例：

• 传统模型：问“2023年诺贝尔经济学奖得主”，若训练数据截止到2021年，可能回答错误。
• RAG模型：实时检索2023年新闻，返回正确答案“克劳迪娅·戈尔丁”。

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2. 为什么RAG能有效提升大模型回答的准确性和专业性？

核心优势

1. 动态知识补充：
   • 大语言模型（LLM）的静态知识存在时效性和覆盖范围限制，RAG通过检索外部知识库实时补充最新信息。
2. 减少幻觉（Hallucination）：
   • 答案生成依赖检索内容而非模型记忆，降低虚构风险。
3. 垂直领域适配：
   • 通过检索专业文档（如法律条文、医学指南），提升领域专业性。

案例场景

• 医疗咨询：用户提问“儿童肺炎的最新治疗指南”，RAG检索权威医学文献生成回答，避免依赖过时知识。
• 法律咨询：直接引用《民法典》条款，确保回答合规性。

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3. RAG的核心流程包含哪些阶段？各阶段的作用是什么？

核心三阶段流程

1. 索引构建（Indexing）：
   • 作用：将知识库预处理为可检索的结构化数据。
   • 步骤：

• 数据清洗（去噪、格式化）；
• 分块（Chunking，按段落或语义分割）；
• 生成Embedding（文本向量化）；
• 存储到向量数据库（如Milvus、Pinecone）。

2. 检索（Retrieval）：
   • 作用：从知识库中找到与用户问题最相关的文档片段。
   • 步骤：

• 用户Query生成Embedding；
• 计算与文档片段的相似度（余弦相似度）；
• 返回Top-K结果（如Top 5相关段落）。

3. 生成（Generation）：
   • 作用：基于检索结果生成最终答案。
   • 步骤：

• 拼接检索结果为上下文；
• 输入LLM（如GPT-4、ChatGLM）生成回答；
• 后处理（引文标注、答案校验）。

流程图示例：

  
用户提问 → 检索相关文档 → 拼接上下文 → LLM生成 → 返回答案  
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