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《面试题目》
实习拷打
- rag用了什么向量库，为什么
- 会话记忆压缩策略，滑动窗口和摘要压缩，怎么触发的
- 一个场景，1000个用户同时对话10轮，各自触发摘要压缩，从延迟，成本，一致性，限流方面设计
慢查询怎么优化
《参考解析》
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RAG与大模型：RAG（检索增强生成）流程：文档切片→向量化（Embedding）→存向量数据库→检索时将query向量化→TopK语义检索→将相关文档拼入prompt→LLM生成。优化：混合检索（语义+关键词）、重排序Rerank、查询改写、上下文压缩。评估：召回率（relevant docs retrieved/total relevant）、精确率、Answer相关性。
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算法题解析：常用算法思路：动态规划（状态转移方程，自底向上）；BFS/DFS（图遍历，BFS找最短路，DFS回溯）；双指针（有序数组去重/两数之和）；滑动窗口（子串/子数组问题）；二分查找（有序或单调性）。时间复杂度分析：关注最坏情况和平均情况。