面试官问你RAG(检索增强生成)怎么测你咋说？

01面试官问在基于RAG技术的问答系统中可能存在哪些独特的质量风险你怎么设计测试点咱先思考一下这个题一下就上升到具体的技术层面了可不是那种广而大的意义类题目了。首先你得知道这RAG个东西是什么意思才能继续回答RAG其实就是当下最火爆的AI落地架构俗称【检索增强生成】原则就是检索要准生成要对咱天天看那些智能体底层不全都是这个么这个你都不知道那面试肯定直接pass了。但是这个技术的问题实在是太多了你如果真的做过相关测试一定会踩了很多坑骂过很多次所以面试官这第一道技术题型直接就能验证你简历的水分多少。必须认真对待这道题。继续思考这个rag技术是一个流程而非一个点你需要先对其进行拆分每一段都要单独进行测试最后还要用到集成测试手段关联。比较麻烦。面试官还要问你存在哪些质量风险这东西各位不好好看看资料编是编不出来的。所以继续看RAG的独特风险在于它是一段过程包含了检索 和 生成倆大步骤传统测试的软件中很少有这样复杂模糊的中间态质量问题。所以测试RAG千万不能只盯着最终结果不能只靠黑盒思维。必须要用灰盒思维测试当中每一段过程确保正确后才能看最终结果才能确保约束了AI的这种不确定性减少线上事故。这其中我们会享受灰盒集成测试的好处就是发现问题能直接定位。举一个简单例子给大家就明白什么是RAG了。RAG就是一个外交发言人外国记者的刁钻问题都不能草率回答他需要先让助理(负责检索的) 去档案库(知识库或本地文件或公开信息) 里找到相关资料然后让另一个助理(负责生成回答的) 结合这些资料找出能用的信息组成最终答案再由外交官回答出去。这个过程中就涉及到了第一层的风险数据管道与知识库【风险1】 知识库的资料本身就是错的过时的格式乱的那后面肯定回答的也不对。【风险2】本地文档切片大小知识库的文档都是被切成片段的方式储存和检索假如需要的关键信息词组恰好被切开了那就永远检索不到。所以你得测试切片大小什么程度才最好。切的小了数量多那就慢。切大了就不准。【风险3】嵌入出错。文档词组句子其实是通过不同向量来存放的。如果这个向量不对意思就变了比如苹果公司和苹果商店。可能原意是乔布斯的企业和网购平台卖苹果水果的商铺。但很可能因为某些原因导致被分到了意思相近的空间然后一搜索的时候就混乱了。关于向量这部分内容我在之后的文章会专门写一期给大家普及。然后是第二层的风险检索阶段【风险1】检索了不相干资料比如用户问怎么报销车票结果检索了一堆关于购买车票预定车票甚至预定酒店的文档纯纯浪费资源驴唇不对马嘴。然后你就发现你们公司的智能体回答了一大堆废话。【风险2】检索不全面漏掉了某些相关资料。你测试时候可以资料库准备3份然后看看能不能全部召回。还可以更多份相关信息藏在不同文件里。然后第三层风险生成阶段【风险1】幻觉问题一本正经胡说八道的智能体很常见AI经常会回答出不存在的信息还说的有鼻子有眼。测试时候着重测试忠实度提问带诱导性模糊的。看看AI是回答不知道还是开始捏造。【风险2】多种答案时的忽略问题AI面对俩种不同的答案时看是否能判断回答对的结果。比如创建时间最新的或者特殊标记着重回答的答案。【风险3】文档拼接整合顺序错乱你问个问题AI查到文档1 和文档2正常顺序是先说1再说2。【风险4】格式问题当你严格规定了AI回答的格式后AI自顾自的不按照你说的来。最后第四层风险整体性能和安全【风险1】延迟和吞吐性能直接就是我们之前的性能测试手段上就可以了。并发搞死他。【风险2】安全与合规违反规则的结果不能回答甚至要在第一层之前就拦截并警告用户。还有能防止绕过类的恶意提问。上面就是这八大风险和俩大阶段各位好好背一下再遇到这种关于RAG的面试题你就直接把这八个风险和俩个阶段讲出来面试官一看卧槽了高手专家安排佛简单总结一下让你负责测试RAG的时候你就…管好知识库别让垃圾文档进入过时信息及时清切片和召回等参数调整最佳。死盯检索过程必须又快又准不遗漏。生成过程千万别让AI胡编乱造整合顺序要对。搞好整体体验性能安全都得让用户满意。就这么多回答完美。学AI大模型的正确顺序千万不要搞错了2026年AI风口已来各行各业的AI渗透肉眼可见超多公司要么转型做AI相关产品要么高薪挖AI技术人才机遇直接摆在眼前有往AI方向发展或者本身有后端编程基础的朋友直接冲AI大模型应用开发转岗超合适就算暂时不打算转岗了解大模型、RAG、Prompt、Agent这些热门概念能上手做简单项目也绝对是求职加分王给大家整理了超全最新的AI大模型应用开发学习清单和资料手把手帮你快速入门学习路线:✅大模型基础认知—大模型核心原理、发展历程、主流模型GPT、文心一言等特点解析✅核心技术模块—RAG检索增强生成、Prompt工程实战、Agent智能体开发逻辑✅开发基础能力—Python进阶、API接口调用、大模型开发框架LangChain等实操✅应用场景开发—智能问答系统、企业知识库、AIGC内容生成工具、行业定制化大模型应用✅项目落地流程—需求拆解、技术选型、模型调优、测试上线、运维迭代✅面试求职冲刺—岗位JD解析、简历AI项目包装、高频面试题汇总、模拟面经以上6大模块看似清晰好上手实则每个部分都有扎实的核心内容需要吃透我把大模型的学习全流程已经整理好了抓住AI时代风口轻松解锁职业新可能希望大家都能把握机遇实现薪资/职业跃迁这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】