RAG 已经能搜 PDF，为什么视频不能直接入库？
视频文件能上传，不等于内容能检索。先把声音与画面变成可搜索、可定位、可核验的证据片段。
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吴师兄大模型 · 项目面试题
RAG 项目面试题
从文档解析、Chunk、混合检索、Rerank、评测与上线出发，把一条 RAG 工程链路讲清楚，再练技术选型、失败排查和效果验证。
25 道RAG项目面试题
PDF、PPT、扫描件为什么不能共用一条解析 Pipeline？
统一的应该是下游数据结构，不是上游解析方法。格式路由做错，后面的 Embedding 只会索引错误内容。
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扫描 PDF 没有文本层，RAG 怎么做 OCR 与失败降级？
OCR 读出字只是起点；阅读顺序、表格结构、坐标映射和失败页隔离共同决定入库质量。
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复杂 PDF 的双栏、表格和图片怎么解析，才不会打乱语义？
文字都提取出来仍可能是错的。RAG 需要的是结构正确的内容，而不是字数最多的一段文本。
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MinerU 能直接解决 RAG 文档解析吗？哪些页面必须二次处理？
开源解析器是基线，不是质量承诺。先识别失败类型，再决定专用模型、规则修复或人工队列。
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RAG 文档解析质量怎么评估？不能只看“解析成功”
接口返回 200 只说明程序没崩。解析是否可用，要看内容能否被正确检索、理解和回到原文。
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RAG Chunk 为什么不能只按固定字数切？
切分目标不是让每块一样长，而是让检索命中一个能独立回答问题的最小语义单元。
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Chunk Size 和 Overlap 怎么选？不要背 512 和 100
参数不是背出来的。文档结构、问题粒度、Embedding 上限和上下文预算共同决定 Chunk 与 Overlap。
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跨页表格、代码块和图片怎么切，才不丢结构？
特殊内容不是一律“不可切”。关键是先保住结构，再在超限时按可解释的逻辑单元拆分。
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Chunk 为什么要带标题、页码和前后片段 ID？
正文负责语义检索，metadata 负责边界、过滤和追溯。两者缺一，RAG 都难以稳定上线。
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RAG 知识库如何动态更新？重复上传怎么做到不重复、不漏写？
幂等不是“文件名相同就跳过”。要区分内容稳定 ID、旧版本清理和批量写入的部分失败。
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RAG 为什么要同时用 BM25 和向量检索？
按面试官的追问顺序，拆解关键词检索、语义检索、融合、重排、故障排查和效果验证。
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RRF 和加权求和怎么选？两路检索分数为何不能直接相加？
一个是词面相关度，一个是向量相似度。直接相加看似简单，实际先要解决分数是否可比。
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Rerank 为什么更准，却不能对整个知识库运行？
Rerank 负责把候选排对，不负责从全库找回遗漏证据。它更精细，也因此更昂贵。
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Query 重写、扩写和 HyDE，应该在哪些查询上启用？
Query 优化不是统一加一道 LLM 调用。不同方法解决不同失败类型，也可能改错用户原意。
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Embedding 和 Rerank 模型怎么选？什么时候值得领域微调？
榜单只能筛候选，真实知识库的 Query、Chunk 和资源约束才决定最终模型。
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RAG 检索效果差怎么排查？从 Query 到 Rerank 逐层定位
不要一看到错误答案就改 Prompt。先确认正确证据有没有入库、有没有召回、有没有排到前面。
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资料里没有答案时，RAG 怎么避免强行生成？
向量库总能返回最接近的片段。系统还要判断这些片段是否真的足以回答。
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RAG 引用怎么做到可核验？为什么让模型自己标来源不够？
引用不是答案末尾多一个文件名。它必须能证明具体陈述，并能回到正确页码或片段。
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多轮 RAG 如何理解“这个怎么申请”？
把全部历史塞给检索器并不能自动解决多轮问题。先要把当前追问恢复成可独立检索的问题。
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对话历史太长怎么办？滑动窗口、摘要和长期记忆怎么分工？
记忆不是把所有聊天记录永久塞进 Prompt，而是选择当前回答真正需要的历史信息。
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RAG 评测集怎么构建？问题、答案和证据必须怎么标？
只有问题和答案不够。没有正确证据位置，就无法判断到底是检索错了还是生成错了。
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Recall@K、MRR、Faithfulness，分别在评估 RAG 哪一层？
RAG 是一条链路。指标也必须分层，否则最终分数下降时仍然不知道该修哪一段。
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RAG 首字响应为什么慢？Embedding、检索和生成怎么逐段优化？
性能优化的第一步不是上缓存，而是把首字前发生的每个阶段单独计时，找出最长的那一段。
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一个可上线的 RAG 系统怎么拆？离线入库、在线问答和监控如何闭环？
能跑通 Demo 只证明主链路存在。可上线还要处理状态、隔离、重试、观测、降级和回归。
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