2025年09月11日
阿里妹导读
本文深入探讨了RAG（Retrieval Augmented Generation）技术的实现细节与优化策略，指出在AI应用开发中，RAG常被视为黑盒导致问题定位困难。文章从文档分块（Chunking）、索引增强（语义增强与反向HyDE）、编码（Embedding）、混合检索（Hybrid Search）到重排序（Re-Ranking）等关键环节进行了详细解析，强调需结合具体场景对各模块进行调优，以提升召回率与精确率的平衡，并倡导从快速使用走向深度优化的实践路径。
2025年09月11日
以下是综合多篇搜索结果整理的大模型（LLMs）面试高频考点及学习资料，涵盖技术、工程、商业等多个维度，助你高效备战2025年大厂面试：
一、核心面试模块与高频题目
2025年09月11日
总结
检索增强生成改变了游戏规则，使 LLM 能够动态整合外部知识。这并不是说它没有带来任何挑战，它确实带来了挑战：检索延迟、系统复杂性和文档选择中的潜在错误。当前的研究重点是这些。CAG（缓存增强生成）不是按需获取信息，而是将所有相关文档预加载到LLM 的长上下文窗口中，并预先计算键值 (KV) 缓存。这消除了推理过程中检索的需要，使系统更快、更简单、更高效。让我们了解更多细节。