Q1：RAG与传统微调（Fine-tuning）的本质区别？

A1：微调通过调整模型参数学习新知识，而RAG不修改LLM参数，通过动态检索外部数据注入知识，解决模型静态知识滞后和幻觉问题。

Q2：为什么RAG能缓解大模型的“幻觉”问题？

A2：因为RAG生成结果基于检索到的****真实文档（非纯参数记忆），通过注意力机制将生成的内容约束在相关文档范围内，降低虚构可能。

Q3：如何定义RAG中的“相关文档”？

A3：通过****语义相似度（如向量检索）或关键词匹配（如BM25）从知识库中筛选与Query最相关的Top-K文档。

Q4：RAG中主流检索器有哪些？各有什么优势？

A4：① 稀疏检索（如BM25）：基于词频，擅长精确关键词匹配，但无法处理语义泛化；② 稠密检索（如DPR、Embedding模型）：用向量捕捉语义，支持语义相似度搜索，但依赖训练数据和算力；③ 混合检索：结合两者，平衡准确性与召回率。

Q5：知识库文档分块（Chunking）有哪些策略？

A5：① 固定大小分块：简单高效，可能割裂语义；② 按语义分割：（如句边界、标题）：保持上下文完整，需NLP工具支持；③ 递归分块：多级分块兼顾不同粒度需求。

Q6：为什么需要向量归一化（Vector Normalization）？

A6：归一化（如L2归一化）使向量仅保留方向信息**，避免长度影响相似度计算（余弦相似度=向量点积）。**

Q7：生成阶段如何融合检索结果？

A7：两种主流方式：① Concatenation：将Query与检索文档拼接输入LLM（如[CLS] Query [SEP] Doc1 [SEP] Doc2 ...）；② Attention注入：在LLM的中间层注入文档向量（如Fusion-in-Decoder）。

Q8：RAG中如何避免生成无关内容？

A8：① 设置置信度阈值，仅当检索文档置信度高时才生成；② 添加提示词约束（如“仅根据以下文档回答：…”）；③ 使用Self-RAG等方案让模型自主判断是否引用检索结果。****

Q9：为什么需要重排序（Re-Ranking）？列举常见方法

A9：初检（如向量检索）返回的Top-K需进一步精排。方法包括：交叉编码器（Cross-Encoder）：计算Query-Doc精细相关性得分；LLM重排：用Prompt让大模型直接打分（成本高）。

Q10：RAG与Fine-tuning如何结合？

A10：① 两阶段训练：先微调检索器适配领域，再固定检索器微调生成器；② 端到端优化：如RA-DIT联合训练检索器和生成器。

最后

为了助力朋友们跳槽面试、升职加薪、职业困境，提高自己的技术，本文给大家整了一套涵盖AI大模型所有技术栈的快速学习方法和笔记。目前已经收到了七八个网友的反馈，说是面试问到了很多这里面的知识点。

由于文章篇幅有限，不能将全部的面试题+答案解析展示出来，有需要完整面试题资料的朋友，可以扫描下方二维码免费领取哦！！！ 👇👇👇👇

面试题展示

1、请解释一下BERT模型的原理和应用场景。

答案：BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种预训练的语言模型，通过双向Transformer编码器来学习文本的表示。它在自然语言处理任务中取得了很好的效果，如文本分类、命名实体识别等。

2、什么是序列到序列模型（Seq2Seq），并举例说明其在自然语言处理中的应用。

答案：Seq2Seq模型是一种将一个序列映射到另一个序列的模型，常用于机器翻译、对话生成等任务。例如，将英文句子翻译成法文句子。

3、请解释一下Transformer模型的原理和优势。

答案：Transformer是一种基于自注意力机制的模型，用于处理序列数据。它的优势在于能够并行计算，减少了训练时间，并且在很多自然语言处理任务中表现出色。

4、什么是注意力机制（Attention Mechanism），并举例说明其在深度学习中的应用。

答案：注意力机制是一种机制，用于给予模型对不同部分输入的不同权重。在深度学习中，注意力机制常用于提升模型在处理长序列数据时的性能，如机器翻译、文本摘要等任务。

5、请解释一下卷积神经网络（CNN）在计算机视觉中的应用，并说明其优势。

答案：CNN是一种专门用于处理图像数据的神经网络结构，通过卷积层和池化层提取图像特征。它在计算机视觉任务中广泛应用，如图像分类、目标检测等，并且具有参数共享和平移不变性等优势。

6、请解释一下生成对抗网络（GAN）的原理和应用。

答案：GAN是一种由生成器和判别器组成的对抗性网络结构，用于生成逼真的数据样本。它在图像生成、图像修复等任务中取得了很好的效果。

7、请解释一下强化学习（Reinforcement Learning）的原理和应用。

答案：强化学习是一种通过与环境交互学习最优策略的机器学习方法。它在游戏领域、机器人控制等领域有广泛的应用。

8、请解释一下自监督学习（Self-Supervised Learning）的原理和优势。

答案：自监督学习是一种无需人工标注标签的学习方法，通过模型自动生成标签进行训练。它在数据标注困难的情况下有很大的优势。

9、解释一下迁移学习（Transfer Learning）的原理和应用。

答案：迁移学习是一种将在一个任务上学到的知识迁移到另一个任务上的学习方法。它在数据稀缺或新任务数据量较小时有很好的效果。

10、请解释一下模型蒸馏（Model Distillation）的原理和应用。

答案：模型蒸馏是一种通过训练一个小模型来近似一个大模型的方法。它可以减少模型的计算和存储开销，并在移动端部署时有很大的优势。

11、请解释一下LSTM（Long Short-Term Memory）模型的原理和应用场景。

答案：LSTM是一种特殊的循环神经网络结构，用于处理序列数据。它通过门控单元来学习长期依赖关系，常用于语言建模、时间序列预测等任务。

12、请解释一下BERT模型的原理和应用场景。

答案：BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种预训练的语言模型，通过双向Transformer编码器来学习文本的表示。它在自然语言处理任务中取得了很好的效果，如文本分类、命名实体识别等。

13、什么是注意力机制（Attention Mechanism），并举例说明其在深度学习中的应用。

答案：注意力机制是一种机制，用于给予模型对不同部分输入的不同权重。在深度学习中，注意力机制常用于提升模型在处理长序列数据时的性能，如机器翻译、文本摘要等任务。

14、请解释一下生成对抗网络（GAN）的原理和应用。

答案：GAN是一种由生成器和判别器组成的对抗性网络结构，用于生成逼真的数据样本。它在图像生成、图像修复等任务中取得了很好的效果。

15、请解释一下卷积神经网络（CNN）在计算机视觉中的应用，并说明其优势。

答案：CNN是一种专门用于处理图像数据的神经网络结构，通过卷积层和池化层提取图像特征。它在计算机视觉任务中广泛应用，如图像分类、目标检测等，并且具有参数共享和平移不变性等优势。

16、请解释一下强化学习（Reinforcement Learning）的原理和应用。

答案：强化学习是一种通过与环境交互学习最优策略的机器学习方法。它在游戏领域、机器人控制等领域有广泛的应用。

17、请解释一下自监督学习（Self-Supervised Learning）的原理和优势。

答案：自监督学习是一种无需人工标注标签的学习方法，通过模型自动生成标签进行训练。它在数据标注困难的情况下有很大的优势。

18、请解释一下迁移学习（Transfer Learning）的原理和应用。

答案：迁移学习是一种将在一个任务上学到的知识迁移到另一个任务上的学习方法。它在数据稀缺或新任务数据量较小时有很好的效果。

19、请解释一下模型蒸馏（Model Distillation）的原理和应用。

答案：模型蒸馏是一种通过训练一个小模型来近似一个大模型的方法。它可以减少模型的计算和存储开销，并在移动端部署时有很大的优势。

20、请解释一下BERT中的Masked Language Model（MLM）任务及其作用。

答案：MLM是BERT预训练任务之一，通过在输入文本中随机mask掉一部分词汇，让模型预测这些被mask掉的词汇。

由于文章篇幅有限，不能将全部的面试题+答案解析展示出来，有需要完整面试题资料的朋友，可以扫描下方二维码免费领取哦！！！ 👇👇👇👇