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手机站点,黄山网络推广公司,上海十大好厂,武汉近期重大新闻大家好,我是皮先生!! 今天给大家分享一些关于大模型面试常见的RAG(检索增强生成)相关面试题,希望对大家的面试有所帮助。 往期回顾: 大模型面经 | 春招、秋招算法面试常考八股文附答案(RAG专题一) 大模型面经 | 春招、秋招算法面试常考八股文附答案(一) 大模型面经…

大家好,我是皮先生!!

今天给大家分享一些关于大模型面试常见的RAG(检索增强生成)相关面试题,希望对大家的面试有所帮助。

 往期回顾:

大模型面经 | 春招、秋招算法面试常考八股文附答案(RAG专题一)

大模型面经 | 春招、秋招算法面试常考八股文附答案(一)

大模型面经 | 春招、秋招算法面试常考八股文附答案(二)
一文搞懂DeepSeek核心技术-多头潜在注意力(MLA)

一文搞懂DeepSeek核心技术-DeepSeekMoE

一文搞懂DeepSeek核心技术-GRPO

一文搞懂DeepSeek核心技术-MTP(Multi-Token Prediction)

目录

1.在使用RAG时候,有哪些优化策略?

1.知识文档准备阶段

a.数据清洗

b.分块处理

2.嵌入模型阶段

a.嵌入模型

3.向量数据库阶段

a.元数据


1.在使用RAG时候,有哪些优化策略?

1.知识文档准备阶段

a.数据清洗

高性能RAG系统依赖于准确且清洁的原始知识数据。一方面为了保证数据的准确性,我们

http://www.dtcms.com/wzjs/349142.html

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