重排与检索优化面试题大全

先做项目，再刷题

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• RAG 教程第 5 章：混合检索与召回策略
• RAG 面试题大全与知识体系
• 系统设计：把检索链路做成可评估系统

重排模型、排序指标与召回优化(70 题)

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常见问题

Rerank 为什么是 RAG 面试高频题？

因为它直接影响最终上下文质量。面试官会看你能否解释粗召回和精排的分工、Cross-Encoder 的代价，以及如何用指标证明重排真的有收益。

重排会不会拖慢线上接口？

会，所以要讲 topK 控制、batch 推理、轻量模型、缓存和降级策略。好的答案不是“加重排”，而是“在可接受延迟内提升有效上下文”。

混合检索和重排怎么配合？

混合检索负责扩大候选，重排负责统一相关性判断。常见做法是 BM25 + 向量召回后 RRF 融合，再用 reranker 精排前几十条。