高级RAG面试问题

到目前为止，我们已经涵盖了基础和中级的RAG面试问题，现在我们将探讨更高级的概念，如分块技术或上下文化。

16. 不同的文档分块技术有哪些，它们的优缺点是什么？

有几种方法可以将文档分解以便检索和处理：

• 固定长度：将文档分成固定大小的块。这样做很容易，但有时块可能与逻辑分隔不一致，因此你可能会分割重要信息或包含不相关的内容。
• 基于句子：将文档分成句子可以保持句子的完整性，这对于详细分析很有帮助。然而，这可能导致产生太多块，或者当句子太短而无法捕捉完整想法时会丢失上下文。
• 基于段落：按段落划分有助于保持上下文的完整性，但段落可能太长，使得检索和处理效率降低。
• 语义分块：根据意义（如部分或主题）创建块。这可以保持上下文清晰，但由于需要高级文本分析，因此实现起来较为困难。
• 滑动窗口：通过在文本上滑动使块重叠。这可以确保不遗漏重要信息，但计算成本可能较高，并可能导致信息重复。

17. 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，如句子或短段落，有助于避免在压缩成单一向量时重要上下文信息的稀释。然而，这可能导致跨块的长距离依赖丢失，使模型难以理解跨越块的引用。

较大的块可以保留更多的上下文，从而允许更丰富的上下文信息，但可能会不够集中，而且在尝试将所有信息编码到单一向量时可能会丢失信息。

18. 什么是延迟分块，它与传统分块方法有何不同？

延迟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，文档首先被分成块（如句子或段落），然后应用嵌入模型。然后将这些块分别编码成向量，通常使用均值池化为每个块创建单一嵌入。这种方法可能导致长距离上下文依赖的丢失，因为嵌入是独立生成的，没有考虑整个文档的上下文。

延迟分块采用不同的方法。它首先将嵌入模型的变换器层应用于整个文档或尽可能多的部分，为每个标记创建一系列向量表示。这种方法在这些标记级嵌入中捕获了文本的完整上下文。

之后，对这些标记向量序列的块应用均值池化，为每个块生成嵌入，这些嵌入由整个文档的上下文信息指导。与传统方法不同，延迟分块生成的块嵌入是相互关联的，保留了更多的上下文信息并解决了长距离依赖问题。

通过在流程的后期应用分块，它确保每个块的嵌入都能从整个文档提供的丰富上下文中受益，而不是被孤立。这种方法解决了上下文丢失的问题，并提高了用于检索和生成任务的嵌入质量。

19. 在RAG中解释“上下文化”的概念及其对性能的影响

在RAG中，上下文化意味着确保检索到的信息与查询相关。通过使检索到的数据与查询对齐，系统可以产生更好、更相关的结果。

这减少了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在将检索到的文档发送给生成模型之前检查其相关性，正如Corrective RAG（CRAG）所展示的那样.

20. 如何解决检索到的信息或LLM生成中的潜在偏见？

首先，构建知识库时必须过滤掉有偏见的内容，以确保信息尽可能客观。你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检查潜在偏见的代理，以确保模型的输出保持客观。

21. 讨论在RAG中处理动态或不断演变的知识库的挑战

一个主要问题是保持索引数据与最新信息同步，这需要可靠的更新机制。因此，版本控制变得至关重要，以管理信息的不同迭代并确保一致性。

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，以确保系统随着知识库的演变而保持准确和相关。

22. 一些高级RAG系统有哪些？

有许多高级RAG系统。

其中一种系统是自适应RAG，系统不仅检索信息，还可以根据查询实时调整其方法。自适应RAG可以决定执行无检索、单次RAG或迭代RAG。这种动态行为使RAG系统更加健壮且更符合用户请求的相关性。

另一种高级RAG系统是代理RAG，它引入了检索代理——决定是否从来源提取信息的工具。通过赋予语言模型这种能力，它可以自行判断是否需要额外信息，使过程更加顺畅。

Corrective RAG（CRAG）也越来越受欢迎。在这种方法中，系统会审查其检索到的文档，检查相关性。只有被分类为相关的文档才会被传递给生成器。这种自我校正步骤有助于确保使用准确的相关信息.如需了解更多信息，可以阅读有关使用LangGraph实现Corrective RAG（CRAG）的教程。

Self-RAG进一步扩展了这一点，不仅评估检索到的文档，还评估最终生成的响应，确保两者都与用户的查询对齐。这导致更可靠和一致的结果。

23. 如何在不牺牲准确性的情况下减少实时RAG系统的延迟？

一种有效的方法是预取相关且经常请求的信息，以便在需要时随时可用。此外，优化索引和查询算法可以在数据检索和处理的速度上产生很大差异。

24. 你将如何在生产环境中评估并改进RAG系统的性能？

首先，你需要跟踪用户反馈，以衡量系统的性能及其相关性.

你还需要监控延迟，以确保响应是及时的，并评估检索到的文档和生成输出的质量.关键指标如响应准确性、用户满意度和系统吞吐量都很重要.

为了提高性能，你可能会用更新的数据重新训练系统的一部分或调整参数.你还可以改进检索算法以提高相关性和效率，并定期更新知识来源以保持其最新状态.

持续的性能审查和A/B测试可以为持续改进提供见解.

25. 你如何确保生产中RAG系统的可靠性和鲁棒性，尤其是在可能的故障或意外输入面前？

建生产就绪的RAG系统需要应对各种挑战.可能的解决方案包括：

• 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能够持续运行。
• 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，以便快速诊断和故障排除。
• 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攻击，如提示注入。
• 监控和警报：设置监控和警报系统，以检测和解决性能问题或潜在威胁6

26. 你会如何为特定任务（例如问答、摘要）设计一个RAG系统？

对于问答系统，你可以从选择一个能够根据用户的查询高效地查找和获取相关文档的检索器开始.这可能是传统的，如关键词搜索，或者是更先进的，如使用密集嵌入以实现更好的检索.接下来，你需要选择或微调一个能够使用检索到的文档创建准确且连贯答案的生成器.

当涉及到摘要时，检索器的工作是收集与文档或主题相关的全面内容.另一方面，生成器应该能够将此内容提炼成简洁且有意义的摘要.

提示工程在这里至关重要.根据下游任务，我们需要创建引导模型结合检索到的信息以产生相关输出的提示.

27. 你能解释一下你会如何微调LLM以用于RAG任务的技术细节吗？

它从收集和准备特定于任务的数据开始.这可能是标注过的问答对或摘要数据集的例子.

然后，你可能会使用像检索增强语言建模（REALM）这样的技术，这有助于模型更好地将它检索到的文档整合到其回答中.这通常意味着调整模型的架构或训练方法，以改善其处理检索到的文档上下文的方式.

你还可以使用检索增强微调（RAFT），它结合了RAG的优势和微调，让模型学习领域特定的知识以及如何有效地检索和使用外部信息.

28. 你如何在RAG系统中处理过时或不相关的信息，尤其是在快速变化的领域？

一种方法是实施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工作流，定期抓取或摄取更新的内容，确保检索器始终使用最新数据工作.

此外，可以使用元数据标记来标记过时的信息，使系统在检索过程中优先考虑更近期和相关的文档.

在快速变化的领域，还很重要的是整合基于其时效性过滤或重新排序搜索结果的机制.例如，在检索过程中给予更近期的文章或文档更高的权重，有助于确保生成的回答基于最新的来源.

另一种技术是使用反馈循环或人在回路系统，其中标记的不准确信息可以被快速纠正，并且检索器可以被调整以避免检索过时的信息.

29. 你如何在RAG系统中平衡检索相关性和多样性，以确保全面的回答？

在RAG系统中平衡相关性和多样性是关于提供准确且全面的答案.相关性确保检索到的文档与查询高度匹配，而多样性确保系统不会过于狭隘地关注单一来源或观点.

一种平衡这些的方法是使用重新排序策略，同时优先考虑相关性和多样性.你还可以通过从知识库的不同来源或部分中提取文档来增强多样性.

对相似结果进行聚类，并从不同聚类中选择文档也有帮助.

微调检索器，同时关注相关性和多样性，也可以确保系统检索到一套全面的文档.

30. 你如何确保RAG系统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实现检索和生成之间的紧密耦合.精心设计的提示明确指示语言模型根据检索到的文档回答问题，这有助于确保生成的内容基于检索器提供的数据.

此外，像引用生成这样的技术，要求模型引用或用检索到的来源证明其回答，可以帮助保持一致性.

另一种方法是应用生成后的检查或验证，将输出与检索到的文档进行比较以确保一致性.这可以通过使用相似性指标或采用小型验证模型来实现，这些模型验证检索数据与生成文本之间的事实一致性.

在某些情况下，可以使用迭代细化方法，模型首先生成输出，然后重新访问检索到的文档以检查和细化其答案.反馈循环和用户纠正也可以被利用，随着时间的推移提高一致性，因为系统从过去的不一致性中学习并相应调整其检索和生成机制.

结论 本文为你提供了30个关键面试问题，帮助你为RAG的讨论做好准备，从基础概念到高级RAG系统.