2024年30大RAG面试问题和答案

通过 30 个关键 RAG 面试问题为您的 AI 面试做好准备，这些问题涵盖了从基础到高级的概念。

检索增强生成 (RAG)将大型语言模型 (LLM)与检索系统相结合，在文本生成过程中引入相关的外部信息。

RAG 最近引起了广泛关注，并成为人工智能工程师、机器学习工程师、提示工程师和数据科学家等职位面试问题的常见主题。

本文旨在通过全面概述 30 个关键问题（从基础概念到更高级的主题）来帮助您准备与 RAG 相关的面试问题。

RAG 面试基本问题

让我们从一系列有关 RAG 的基本面试问题开始。

解释 RAG 系统的主要部分及其工作原理。

RAG（检索增强生成）系统有两个主要组件：检索器和生成器。

检索器从外部来源（例如数据库、文档或网站）搜索并收集相关信息。

生成器（通常是一种高级语言模型）使用此信息来创建清晰准确的文本。

检索器确保系统获取最新的信息，而生成器则将这些信息与自己的知识相结合以产生更好的答案。

它们结合在一起，提供比发电机单独提供的更准确的响应。

使用 RAG 而不是仅仅依赖 LLM 的内部知识的主要好处是什么？

如果您仅仅依赖 LLM 的内置知识，那么系统将仅限于所训练的内容，这可能会过时或缺乏细节。

RAG 系统通过从外部来源获取新信息提供了巨大的优势，从而能够做出更准确、及时的响应。

这种方法还可以减少“幻觉”——模型编造事实的错误——因为答案是基于真实数据的。RAG 对于法律、医学或技术等需要最新专业知识的特定领域尤其有用。

RAG 可以使用哪些类型的外部知识源？

RAG 系统可以从结构化和非结构化的外部来源收集信息：

• 结构化源包括数据库、API 或知识图谱，其中数据有组织且易于搜索。
• 非结构化源由大量文本组成，例如文档、网站或档案，其中的信息需要使用自然语言理解来处理。

这种灵活性使得 RAG 系统能够通过提取判例法数据库、研究期刊或临床试验数据来适应不同领域，例如法律或医疗用途。

快速工程对于 RAG 来说重要吗？

提示设计有助于语言模型利用检索到的信息提供高质量的响应。提示的设计方式会影响输出的相关性和清晰度。

• 特定的系统提示模板有助于指导模型。例如，您可能没有使用简单的现成系统提示，如“回答问题”，而是“仅根据提供的上下文回答问题”。这为模型提供了明确的指示，使其仅使用提供的上下文来回答问题，这可以降低出现幻觉的概率。
• 少量提示涉及在要求模型生成自己的响应之前为其提供一些示例响应，这样它就知道您正在寻找的响应类型。
• 思路链提示有助于分解复杂的问题，通过鼓励模型在回答之前逐步解释其推理。

检索器在 RAG 系统中如何工作？常见的检索方法有哪些？

在 RAG 系统中，检索器从外部来源收集相关信息供生成器使用。检索信息的方法有很多种。

一种方法是稀疏检索，即匹配关键词（例如 TF-IDF 或 BM25）。这种方法很简单，但可能无法捕捉到词语背后的深层含义。

另一种方法是密集检索，它使用神经嵌入来理解文档和查询的含义。诸如 BERT 或密集段落检索 (DPR) 之类的方法将文档表示为共享空间中的向量，从而使检索更加准确。

这些方法之间的选择会极大地影响 RAG 系统的运行效果。

将检索到的信息与 LLM 生成相结合面临哪些挑战？

将检索到的信息与 LLM 的生成相结合会带来一些挑战。例如，检索到的数据必须与查询高度相关，因为不相关的数据会混淆模型并降低响应的质量。

此外，如果检索到的信息与模型的内部知识相冲突，则可能会产生令人困惑或不准确的答案。因此，在不让用户感到困惑的情况下解决这些冲突至关重要。

最后，检索到的数据的样式和格式可能并不总是与模型的通常书写或格式相匹配，这使得模型难以顺利地整合信息。

矢量数据库在 RAG 中起什么作用？

在 RAG 系统中，向量数据库有助于管理和存储文本的密集嵌入。这些嵌入是捕捉单词和短语含义的数字表示，由 BERT 或 OpenAI 等模型创建。

当进行查询时，会将其嵌入与数据库中存储的嵌入进行比较，以查找类似文档。这使得检索正确信息的速度更快、更准确。此过程有助于系统快速定位和提取最相关的信息，从而提高检索速度和准确性。

评估 RAG 系统有哪些常用方法？

要评估 RAG 系统，您需要查看检索和生成组件。

• 对于检索器，您要评估检索到的文档的准确性和相关性。这里可以使用诸如精确度（检索到的文档中有多少是相关的）和召回率（总共找到了多少个相关文档）之类的指标。
• 对于生成器，可以使用BLEU和ROUGE等指标将生成的文本与人类书写的示例进行比较以衡量质量。

对于问答等下游任务，F1 分数、准确率和召回率等指标也可用于评估整个 RAG 系统。

如何处理 RAG 系统中模糊或不完整的查询以确保获得相关的结果？

处理 RAG 系统中模糊或不完整的查询需要采取策略来确保尽管用户输入不明确，也能检索到相关且准确的信息。

一种方法是实施查询细化技术，系统会根据已知模式或之前的交互自动提出澄清建议或将模糊查询重新表述为更精确的查询。这可能涉及询问后续问题或为用户提供多个选项以缩小他们的意图。

另一种方法是检索一组涵盖查询的多种可能解释的多样化文档。通过检索一系列结果，系统可以确保即使查询不明确，也可能包含一些相关信息。

最后，我们可以使用自然语言理解 (NLU)模型从不完整的查询中推断用户意图并改进检索过程。

中级 RAG 面试问题

现在我们已经讨论了几个基本问​​题，是时候讨论中级 RAG 面试问题了。

如何为 RAG 应用程序选择正确的检索器？

选择正确的检索器取决于您处理的数据类型、查询的性质以及您的计算能力。

对于需要深入理解单词含义的复杂查询，BERT或 DPR 等密集检索方法更适合。这些方法可以捕获上下文，非常适合客户支持或研究等任务，因为理解潜在含义很重要。

如果任务比较简单，并且围绕关键字匹配，或者您的计算资源有限，那么稀疏检索方法（例如 BM25 或 TF-IDF）可能更合适。这些方法设置起来更快、更简单，但可能无法找到与精确关键字不匹配的文档。

密集和稀疏检索方法之间的主要权衡是准确度与计算成本。有时，在混合检索系统中结合这两种方法可以帮助平衡准确度和计算效率。这样，您可以根据需要同时获得密集和稀疏方法的优势。

描述什么是混合搜索。

混合搜索结合了密集和稀疏检索方法的优点。

例如，您可以先使用 BM25 等稀疏方法，根据关键字快速查找文档。然后，使用 BERT 等密集方法通过理解文档的上下文和含义对这些文档进行重新排序。这样，您既可以享受稀疏搜索的速度，又可以享受密集方法的准确性，这对于复杂查询和大型数据集非常有用。

您是否需要矢量数据库来实现 RAG？如果不需要，有哪些替代方案？

矢量数据库非常适合管理密集嵌入，但并非总是必要的。替代方案包括：

• 传统数据库：如果您使用稀疏方法或结构化数据，常规关系数据库或 NoSQL 数据库就足够了。它们非常适合关键字搜索。MongoDB 或 Elasticsearch 等数据库非常适合处理非结构化数据和全文搜索，但它们缺乏深度语义搜索。
• 倒排索引：这些索引将关键字映射到文档以便快速搜索，但它们并未捕捉到单词背后的含义。
• 文件系统：对于较小的系统，存储在文件中的有组织的文档可能会起作用，但它们的搜索功能有限。

正确的选择取决于您的具体需求，例如您的数据规模以及是否需要深度语义理解。

如何确保检索到的信息相关且准确？

为了确保检索到的信息相关且准确，您可以使用以下几种方法：

• 管理高质量的知识库：确保数据库中的信息可靠且符合应用程序的需求。
• 微调检索器：调整检索器模型以更好地匹配您的特定任务和要求。这有助于提高结果的相关性。
• 使用重新排名：检索初始结果后，根据详细相关性对其进行排序，以获取最准确的信息。此步骤涉及更深入地检查结果与查询的匹配程度。
• 实施反馈循环：从用户或模型获取有关结果有用性的输入。这种反馈可以帮助随着时间的推移改进和提高检索器。一个例子是校正 RAG (CRAG)。
• 定期评估：使用精度、召回率或 F1 分数等指标持续衡量系统的性能，以不断提高准确性和相关性。

在 RAG 中处理长文档或大型知识库有哪些技巧？

处理长文档或大型知识库时，这里有一些有用的技巧：

1. 分块：将长文档分成更小、更易于管理的部分。这样可以更轻松地搜索和检索相关部分，而无需处理整个文档。
2. 摘要：创建长文档的精简版本。这使系统能够处理较短的摘要而不是全文，从而加快检索速度。
3. 分层检索：使用两步法，首先搜索大类信息​​，然后缩小到具体细节。这有助于更有效地管理大量数据。
4. 内存高效嵌入：使用紧凑的向量表示来减少所需的内存和计算能力。优化嵌入的大小可以更轻松地处理大型数据集。
5. 索引和分片：将知识库拆分成更小的部分，并将它们存储在多个系统中。这可以实现并行处理和更快的检索，尤其是在大型系统中。

如何在准确性和效率方面优化 RAG 系统的性能？

为了使 RAG 系统在准确性和效率方面获得最佳性能，您可以使用以下几种策略：

1. 微调模型：使用特定于任务的数据调整检索器和生成器模型。这有助于它们在专门的查询上表现更好。
2. 高效索引：使用快速数据结构（如倒排索引或散列）组织您的知识库。这可以加快查找相关信息的过程。
3. 使用缓存：存储经常访问的数据，这样就不必反复检索。这可以提高效率并加快响应速度。
4. 减少检索步骤：尽量减少搜索信息的次数。提高检索器的精度或使用重新排序，以确保只有最佳结果才会传递给生成器，从而减少不必要的处理。
5. 混合搜索：结合稀疏和密集检索方法。例如，使用稀疏检索快速找到大量相关文档，然后应用密集检索更准确地细化和排名这些结果。

高级 RAG 面试问题

到目前为止，我们已经介绍了基本和中级的 RAG 面试问题，现在我们将讨论更高级的概念，如分块技术或语境化。

用于分解文档的不同分块技术有哪些？它们的优缺点是什么？

有多种方法可以分解文档以便于检索和处理：

• 固定长度：将文档拆分为固定大小的块。这很容易做到，但有时块可能与逻辑分隔不一致，因此您可能会拆分重要信息或包含不相关的内容。
• 基于句子：将文档拆分成句子可以保持句子完整，这对于详细分析非常有用。但是，如果句子太短而无法捕捉完整的想法，则可能会导致过多的块或丢失上下文。
• 按段落划分：按段落划分有助于保持上下文的完整性，但段落可能太长，导致检索和处理的效率降低。
• 语义分块：根据含义（如章节或主题）创建分块。这可以使上下文清晰，但实施起来比较困难，因为它需要高级文本分析。
• 滑动窗口：通过在文本上滑动来重叠块。这可以确保不会遗漏重要信息，但计算成本较高，并且可能导致重复信息。

将文档分块为较大块与较小块之间的权衡是什么？

较小的块（例如句子或短段落）有助于避免在压缩为单个向量时稀释重要的上下文信息。但是，这可能会导致丢失跨块的长距离依赖关系，从而使模型难以理解跨块的引用。

更大的块保留更多的上下文，这允许更丰富的上下文信息，但可能不太集中，并且在尝试将所有信息编码为单个向量时可能会丢失信息。

什么是后期分块？它与传统分块方法有何不同？

后期分块是一种有效的方法，旨在解决传统分块方法在文档处理中的局限性。

在传统方法中，首先将文档拆分成多个块，例如句子或段落，然后再应用嵌入模型。然后，将这些块单独编码为向量，通常使用均值池化为每个块创建单个嵌入。这种方法可能会导致长距离上下文依赖关系的丢失，因为嵌入是独立生成的，而不考虑完整的文档上下文。

后期分块采用了不同的方法。它首先将嵌入模型的转换器层应用于整个文档或尽可能多的文档，为每个标记创建一个向量表示序列。此方法在这些标记级嵌入中捕获文本的完整上下文。

之后，将均值池化应用于此标记向量序列的块，为每个块生成由整个文档的上下文决定的嵌入。与传统方法不同，后期分块会生成相互依赖的块嵌入，从而保留更多上下文信息并解决长距离依赖关系。

通过在流程的后期应用分块，可以确保每个块的嵌入受益于整个文档提供的丰富上下文，而不是孤立存在。这种方法解决了丢失上下文的问题，并提高了用于检索和生成任务的嵌入的质量。

来源：Günther 等人，2024 年

解释 RAG 中的“情境化”概念及其对性能的影响。

RAG 中的语境化意味着确保检索到的信息与查询相关。通过将检索到的数据与查询对齐，系统可以生成更好、更相关的答案。

这减少了出现不正确或不相关结果的可能性，并确保输出符合用户的需求。一种方法是使用 LLM 检查检索到的文档是否相关，然后再将其发送到生成器模型，如Corrective RAG (CRAG)所示。

如何解决检索到的信息或 LLM 生成过程中可能存在的偏见？

首先，必须以过滤掉有偏见的内容的方式构建知识库，确保信息尽可能客观。您还可以重新训练检索系统，以优先考虑平衡、无偏见的来源。

另一个重要步骤可能是采用专门的代理来检查潜在的偏见并确保模型的输出保持客观。

讨论处理 RAG 中动态或不断发展的知识库所面临的挑战。

一个主要问题是让索引数据保持最新信息，这需要可靠的更新机制。因此，版本控制对于管理不同信息迭代和确保一致性至关重要。

此外，模型需要能够实时适应新信息，而无需频繁重新训练，这可能会耗费大量资源。这些挑战需要复杂的解决方案来确保系统在知识库不断发展的同时保持准确性和相关性。

有哪些先进的 RAG 系统？

有许多先进的 RAG 系统。

自适应 RAG就是这样一种系统，该系统不仅检索信息，还根据查询实时调整其方法。自适应 RAG 可以决定不执行检索、单次 RAG 或迭代 RAG。这种动态行为使 RAG 系统更加稳健，更符合用户的请求。

另一个先进的 RAG 系统是Agentic RAG ，它引入了检索代理— 决定是否从源中提取信息的工具。通过赋予语言模型此功能，它可以自行确定是否需要额外的信息，从而使流程更加顺畅。

校正 RAG (CRAG)也越来越流行。在这种方法中，系统会审查检索到的文档，检查相关性。只有被归类为相关的文档才会被输入到生成器中。这个自我校正步骤有助于确保使用准确的相关信息。要了解更多信息，您可以阅读有关使用 LangGraph 实现校正 RAG (CRAG)的教程。

Self-RAG更进一步，不仅评估检索到的文档，还评估生成的最终响应，确保两者都与用户的查询一致。这会带来更可靠、更一致的结果。

如何在不牺牲准确性的情况下减少实时 RAG 系统中的延迟？

一种有效的方法是预先获取相关且常用的信息，以便在需要时随时可用。此外，优化索引和查询算法可以大大提高数据检索和处理的速度。

针对 AI 工程师的 RAG 面试问题

现在，让我们针对那些面试 AI 工程师职位的人回答几个具体问题。

您如何评估和改进生产环境中 RAG 系统的性能？

首先，您需要跟踪用户反馈来衡量系统的运行情况和是否相关。

您还需要监控延迟以确保响应及时，并评估检索到的文档和生成的输出的质量。响应准确性、用户满意度和系统吞吐量等关键指标非常重要。

为了提高性能，您可以使用更新的数据重新训练系统的各个部分或调整参数。您还可以改进检索算法以提高相关性和效率，并定期更新知识源以使其保持最新状态。

持续的绩效评估和 A/B 测试可以为持续改进提供见解。

如何确保 RAG 系统在生产中的可靠性和稳健性，尤其是在面临潜在故障或意外输入时？

构建可用于生产的 RAG 系统需要应对各种挑战。潜在的解决方案可能包括：

• 冗余和故障转移：实施冗余组件或备份系统，以确保在发生故障时仍能持续运行。
• 错误处理和日志记录：实施错误处理机制来捕获和记录错误，以便快速诊断和排除故障。
• 输入验证和清理：验证和清理用户输入以防止潜在的漏洞和类似提示注入的攻击。
• 监控和警报：建立监控和警报系统来检测和解决性能问题或潜在威胁。

如何为特定任务（例如问答、总结）设计 RAG 系统？

对于问答系统，您可以首先选择一个能够根据用户查询高效查找和获取相关文档的检索器。这可能是传统的检索器，例如关键字搜索，也可能是更高级的检索器，例如使用密集嵌入来更好地进行检索。接下来，您需要选择或微调一个生成器，该生成器可以使用检索到的文档创建准确且连贯的答案。

说到摘要，检索器的工作是收集与手头的文档或主题相关的综合内容。另一方面，生成器应该能够将这些内容提炼成简洁、有意义的摘要。

提示工程在这里至关重要。根据下游任务，我们需要创建提示，引导模型整合检索到的信息以产生相关输出。

您能解释一下如何针对 RAG 任务微调 LLM 的技术细节吗？

首先要收集和准备特定于任务的数据。这可以是带注释的问答对示例或摘要数据集。

然后，您可以使用检索增强语言模型 (REALM) 等技术，这有助于模型更好地将检索到的文档集成到其响应中。这通常意味着调整模型的架构或训练方法，以改进其对检索到的文档中的上下文的处理。

您还可以使用检索增强微调 (RAFT)，它将 RAG 的优势与微调相结合，让模型既能学习领域特定知识，又能学习如何有效地检索和使用外部信息。

如何处理 RAG 系统中过时或不相关的信息，尤其是在快速变化的领域？

一种方法是定期更新知识库或文档索引，以便在新信息可用时将其纳入。这可能涉及设置自动化工作流程，定期抓取或提取更新的内容，确保检索器始终使用最新数据。

此外，元数据标记可用于标记过时的信息，使得系统在检索过程中优先考虑较新和相关的文档。

在瞬息万变的领域，集成根据时效性过滤或重新排序搜索结果的机制也很重要。例如，在检索过程中赋予较新的文章或文档更高的权重有助于确保生成的响应基于最新的来源。

另一种技术是使用反馈回路或人机交互系统，可以快速纠正标记的错误，并可以调整检索器以避免检索过时的信息。

如何在 RAG 系统中平衡检索相关性和多样性以确保全面的响应？

在 RAG 系统中平衡相关性和多样性的关键在于提供准确而全面的答案。相关性可确保检索到的文档与查询紧密匹配，而多样性可确保系统不会过于狭隘地关注单一来源或观点。

平衡这些因素的一种方法是使用重新排序策略，优先考虑相关性和多样性。您还可以通过从知识库中的各种来源或部分提取文档来增强多样性。

对相似的结果进行聚类并从不同的聚类中选择文档也有帮助。

通过注重相关性和多样性来对检索器进行微调，也可以确保系统检索到全面的文档。

如何确保 RAG 系统中生成的输出与检索到的信息保持一致？

一个关键方法是通过提示工程将检索和生成紧密结合。精心设计的提示明确指示语言模型根据检索到的文档给出答案，有助于确保生成始终以检索器提供的数据为基础。

此外，引文生成等技术（要求模型引用或用检索到的来源证明其响应）可以帮助保持一致性。

另一种方法是应用生成后检查或验证，将输出与检索到的文档进行比较以确保对齐。这可以使用相似性度量或采用较小的验证模型来实现，这些模型可以验证检索到的数据与生成的文本之间的事实一致性。

在某些情况下，可以使用迭代改进方法，即模型首先生成输出，然后重新访问检索到的文档以检查和改进其答案。还可以利用反馈循环和用户更正来提高一致性，因为系统会从过去的不一致中学习并相应地调整其检索和生成机制。

结论

本指南为您提供了 30 个关键面试问题，帮助您为 RAG 讨论做好准备，从基本概念到高级 RAG 系统。

如果您想了解有关 RAG 系统的更多信息，我推荐这些博客：

• 什么是 RAFT？结合 RAG 和微调
• 采用 LangGraph 的高级 RAG 系统
• RankGPT 作为 RAG 的重新排名代理
• RAG 与 Llama 3.1 8B、Ollama 和 Langchain
• 使用 LangGraph 实施校正 RAG（CRAG）
• 使用知识图谱实现 RAG 应用程序