AI产品经理面试宝典第84天：RAG系统架构设计与优化策略面试指南

1. 数据工程架构设计

1.1 文档加载处理方案

1.1.1 问：请阐述企业级RAG系统中数据加载的关键技术要点和挑战

答：企业级RAG系统的数据加载需要解决多源异构数据整合问题。关键技术要点包括：首先需要建立统一的数据接入规范，支持TXT、PDF、Word、Excel等15+格式的解析能力；其次实施分层清洗策略，结构化数据采用列名标准化和格式规范化处理，非结构化数据通过正则表达式和NLP技术去除冗余信息；最后建立元数据管理体系，自动提取文档创建时间、作者、版本等信息，为后续检索提供多维度过滤条件。主要挑战在于处理格式兼容性问题，特别是扫描版PDF的OCR识别准确率，以及跨系统数据同步的实时性保障。

1.1.2 指导意见

面试时应重点展示对数据治理的理解深度。建议这样回答："我们采用四层数据处理流水线：原始数据层进行格式标准化，清洗层实施基于规则和机器学习的数据质量检测，增强层添加语义标签和元数据，服务层提供统一数据接口。针对扫描文档问题，我们集成多模态OCR引擎，通过投票机制提升识别准确率至98%以上。"同时准备具体案例，如某金融企业通过该方案将文档处理效率提升3倍。

1.2 文档分块技术方案

1.2.1 问：对比不同文档分块策略的优劣及适用场景

答：字符分块适用于代码文档但破坏语义完整性；段落分块保持基本语义单元，适合技术文档但粒度较粗；语义分块基于文本 cohesio