第三提供领域特定的相关回答RAG 可以让 LLM 利用特定领域的专有数据来生成回答。对于需要访问专有知识图谱库或特定行业数据的应用来说相当有用。例如医疗领域RAG 可以帮助模型使用最新的医学研究和病例数据来提供专业的建议和回答。此外RAG 相比其他需要重新模型训练模型的方法成本更低操作更简单重新模型训练一个LLM需要大量的资源和时间而 RAG 只需要更新知识图谱库并召回相关信息即可。因此 RAG 格外适合那些需要频繁更新数据的场景如新闻资讯和动态行业数据。同时你这里也可以给求职面试官提一些 RAG 的限制和难点例如知识召回依赖相似度召回而非精确召回因此可能出现召回到的文档与问题不太相关。例如向量数据库技术还不成熟数据量大时速度和性能存在难点等等体现出你的技术广度。很多同学觉得我学了这么多MLDeep Learning算法还学了LLM模型训练、Fine-tuning、推理优化最后拿到offer的工作就是写写提示词调调开源模型干一些边角料的杂活儿格外没有成就感就像下面这个同学一样。不过这里我想说两点第一新人进公司实际上 90% 都不会直接让你干模型调优的活大部分可能还是配环境搭链路处理数据。这些都干熟以后才会让你跑一些模型实验。其中比较出色的同学才会慢慢让你们接触线上业务。第二刚毕业的同学尽量不要选择国企家里有矿除外LLM的职业方向或者说其他 IT 方向的技术岗在国企都是学不到东西的这个懂得都懂。国企比较适合在互联网打拼多年之后躺平养老刚毕业的同学尽量还是去互联网学技术刷背景攒能力。上面这个兄弟刚毕业选择去国企结果发现学不到东西算是跳坑里了。继续来看今天的内容这段时间我不是在集中招聘嘛面了很多候选人清华北大华五包括一些海外的学校都有因此也准备给大家集中分享一些求职面试的情况帮助大家备战秋招。就拿昨天面的一个复旦女生来说吧LLM方向简历还不错做过 RAG 项目因此围绕着 RAG 问了一些问题。01如何提高LLM的精准性和可靠性并且使回答可验证我们可以使用 RAG 来做通过在生成回答之前从外部的知识图谱库中召回相关信息来优化输出。RAG 包括三个步骤召回、增强和生成。首先是召回Retrieval当用户提出一个查询时我们会从知识图谱库中召回相关的信息。知识图谱库可以是外部的数据库也可以是企业内部的专有知识图谱库这一步可以让我们获取最新最相关的内容。接下来我们将召回到的相关信息作为上下文增强Augmented到 LLM 中这一步是关键由于它为模型提供了生成答案所需的具体背景信息减少了模型产生错误或虚假信息的风险。最后我们将增强后的上下文和用户查询一起输入到 LLM 中模型会基于这些信息生成Generation一个适合该上下文的答案。这样生成的答案不仅精准还可以根据召回到的上下文进行验证。02RAG如何解决LLM的局限性LLMs 虽然模型训练在大量数据上并使用数十亿个参数来生成回答但有一些局限。例如当没有答案时模型可能会生成虚假信息当用户需要最新、具体的回答时模型可能会提供过时或通用的信息以及由于术语混淆导致的错误回答。RAG 通过引入外部的、相关的知识来增强模型的回答解决了这些问题。例如通过召回最新的数据我们可以提供最新的回答通过引用具体的文档我们可以减少错误和虚假信息并提供可以验证的回答。03RAG的工作流程能画图解释一下吗RAG 的过程可以分为三个最为阶段数据准备索引产品上线服务。我们可以结合这张图来详细解释一下首先是数据准备这个阶段我们从原始数据开始对数据进行预处理和分块将大块的数据或文本切分成更小更容易管理的块方便处理和理解。LLM应用开发中分块对于提高从向量数据库中召回到的内容的相关性相当重要由于我们会用 LLM 来做内容的 embedding。如上图我们从Raw data原始数据开始经过Pre-processing预处理和Chunking分块将数据分成更小的块。然后是索引阶段我们会将这些数据块通过 embedding 模型进行嵌入生成 document embedding。它们会存储在一个向量数据库中。这个步骤相当关键由于它决定了后续召回的效率和精准性。看图中的 Embedding 部分我们将分块的数据进行 embedding生成的“Document embedding”存储在向量数据库中。然后是产品上线服务阶段当我们收到用户的查询时会对这个查询做 embedding然后使用 query embedding 来从向量数据库中召回相关的文档或上下文常用的相似性度量方法包括余弦相似度或欧几里得距离。召回到的上下文和原始查询会一起输入到大语言模型LLM中模型会生成一个适合该上下文的答案。用户提出Query我们对其进行Query embedding并从向量数据库中召回相关的 document embedding。这些召回到的上下文和查询一起作为输入提供给 LLM生成最终的答案。总结一下数据准备原始数据开始经过预处理和分块索引将分块数据通过 Embedding 生成“Document embedding存储在向量数据库中产品上线服务当有用户查询时对查询进行“Query embedding并使 用query embedding 从向量数据库中召回相关文档。召回到的上下文和查询一起作为输入提供给 LLM生成最终的答案04说一下使用RAG的好处第一可以提供最新且精准的响应RAG 利用最新的外部数据源而不仅仅依赖于静态的模型训练数据。这样即使模型的模型训练数据已经过时通过 RAG 我们仍然能够提供最新的信息和回答。第二减少模型Hallucination由于 LLM 有时会在没有足够信息的情况下生成虚假或错误的回答RAG 通过引入相关的外部知识来减少这种风险降低了出现“Hallucination”回答的概率。2026年大模型已经无处不在但幻觉hallucination仍是企业落地的最大杀手金融风控、医疗问诊、客服机器人动辄编造事实直接导致合规风险和信任崩盘。知识图谱Knowledge Graph的核心价值正是结构化知识把碎片化数据变成实体-关系-属性的三元组网络让大模型先查图谱再回答。行业价值支持复杂多跳推理、知识溯源、实时更新广泛用于推荐系统、智能搜索、企业大脑。大模型痛点纯向量RAG召回率低、无法处理逻辑关系知识图谱大模型GraphRAG可将准确率提升40%以上。图谱赋能意义把大模型从概率生成器变成可信知识引擎真正实现企业级私有化落地。核心知识点知识图谱不是又一个数据库而是大模型的长期记忆和推理大脑。为方便大家学习 这里给大家整理了一份学习资料包 需要的同学 根据下图自取即可