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做不规则几何图形的网站,网站推广关键词排名优化,WordPress功能文件,邓州建网站大模型Agent面试精选15题#xff08;第四辑#xff09;本文是Agent面试题的第四辑#xff0c;精选15道关于Agent与RAG#xff08;检索增强生成#xff09;结合的高频面试题#xff0c;涵盖AgentRAG架构设计、RAG作为工具、检索优化、记忆管理、性能优化、实际应用等核心知…大模型Agent面试精选15题第四辑本文是Agent面试题的第四辑精选15道关于Agent与RAG检索增强生成结合的高频面试题涵盖AgentRAG架构设计、RAG作为工具、检索优化、记忆管理、性能优化、实际应用等核心知识点适合准备大模型应用岗位面试的同学。字数约 8000预计阅读 16 分钟一、AgentRAG架构设计篇3题01Agent 和 RAG 如何结合有哪些架构模式参考答案结合模式RAG作为Agent工具RAG as ToolRAG系统作为Agent的一个工具Agent根据需要调用RAG检索适用于需要知识检索的任务Agent增强RAGAgent-Enhanced RAGAgent优化RAG的检索策略动态调整检索参数多轮检索和重排序混合架构Hybrid ArchitectureAgent和RAG并行工作Agent处理任务规划RAG提供知识结果融合和整合架构示例# 模式1RAG作为工具fromlangchain.agentsimportToolfromlangchain.vectorstoresimportFAISS# 创建RAG工具retrievervectorstore.as_retriever()rag_toolTool(nameKnowledgeBase,funclambdaq:retriever.get_relevant_documents(q),description从知识库检索相关信息)# Agent使用RAG工具agentinitialize_agent(tools[rag_tool,...],llmllm)# 模式2Agent增强RAGclassAgentEnhancedRAG:def__init__(self,agent,rag_system):self.agentagent self.ragrag_systemdefquery(self,question):# Agent优化查询optimized_queryself.agent.optimize_query(question)# RAG检索docsself.rag.retrieve(optimized_query)# Agent处理结果answerself.agent.process_results(docs,question)returnanswer选择建议简单知识检索 → RAG作为工具复杂查询优化 → Agent增强RAG多任务场景 → 混合架构02如何设计一个 AgentRAG 系统需要考虑哪些因素参考答案设计考虑架构设计Agent和RAG的交互方式数据流向和控制流组件职责划分检索策略何时触发RAG检索检索参数如何确定多轮检索策略结果融合RAG结果如何传递给AgentAgent如何利用检索结果结果优先级和排序性能优化检索延迟优化缓存策略并发处理设计示例classAgentRAGSystem:def__init__(self,agent,rag_system,cacheNone):self.agentagent self.ragrag_system self.cachecacheor{}defprocess_query(self,query,contextNone):# 1. Agent分析是否需要检索needs_retrievalself.agent.should_retrieve(query)ifneeds_retrieval:# 2. Agent优化查询optimized_queryself.agent.optimize_query(query)# 3. RAG检索ifoptimized_queryinself.cache:docsself.cache[optimized_query]else:docsself.rag.retrieve(optimized_query)self.cache[optimized_query]docs# 4. Agent处理结果answerself.agent.generate_answer(queryquery,contextcontext,retrieved_docsdocs)else:# 5. 直接回答answerself.agent.generate_answer(queryquery,contextcontext)returnanswer关键因素检索触发条件查询优化策略结果融合方法性能平衡03AgentRAG 系统中Agent 如何决定何时调用 RAG参考答案决策策略基于意图识别分析用户意图判断是否需要知识检索使用分类模型或规则基于关键词匹配检测特定关键词实体识别领域判断基于置信度Agent回答的置信度低置信度时触发检索动态调整阈值基于历史经验学习历史交互相似场景触发检索优化触发策略实现示例classRetrievalDecisionMaker:def__init__(self,llm,threshold0.7):self.llmllm self.thresholdthresholddefshould_retrieve(self,query,agent_responseNone):# 方法1意图识别intentself.classify_intent(query)ifintentin[knowledge_query,factual_question]:returnTrue# 方法2关键词检测keywords[是什么,如何,为什么,解释]ifany(kwinqueryforkwinkeywords):returnTrue# 方法3置信度判断ifagent_response:confidenceself.calculate_confidence(agent_response)ifconfidenceself.threshold:returnTruereturnFalsedefclassify_intent(self,query):promptf判断查询意图{query}\n选项knowledge_query, general_chat, task_executionresponseself.llm.predict(prompt)returnresponse.strip()最佳实践多策略结合动态调整阈值记录决策历史持续优化二、RAG作为工具篇3题04如何将 RAG 系统封装为 Agent 的工具有哪些实现方式参考答案实现方式简单封装将RAG检索封装为函数注册为Agent工具直接返回检索结果增强封装添加查询优化结果后处理错误处理多模式封装支持多种检索模式参数可配置结果格式化示例fromlangchain.toolsimportToolfromlangchain.vectorstoresimportFAISSfromlangchain.embeddingsimportOpenAIEmbeddings# 方式1简单封装defsimple_rag_tool(query:str)-str:简单RAG工具retrievervectorstore.as_retriever(search_kwargs{k:3})docsretriever.get_relevant_documents(query)return\n.join([doc.page_contentfordocindocs])rag_toolTool(nameKnowledgeSearch,funcsimple_rag_tool,description从知识库搜索相关信息)# 方式2增强封装classEnhancedRAGTool:def__init__(self,vectorstore,llm):self.retrievervectorstore.as_retriever()self.llmllmdefsearch(self,query:str,top_k:int5)-str:# 查询优化optimized_queryself.optimize_query(query)# 检索docsself.retriever.get_relevant_documents(optimized_query,ktop_k)# 结果处理ifnotdocs:return未找到相关信息# 格式化结果formatted_resultself.format_results(docs,query)returnformatted_resultdefoptimize_query(self,query):# 使用LLM优化查询promptf优化以下查询以便检索{query}returnself.llm.predict(prompt)defformat_results(self,docs,query):# 格式化检索结果context\n\n.join([f文档{i1}{doc.page_content}fori,docinenumerate(docs)])returnf根据知识库关于{query}的信息\n\n{context}# 使用enhanced_toolEnhancedRAGTool(vectorstore,llm)rag_toolTool(nameEnhancedKnowledgeSearch,funcenhanced_tool.search,description从知识库智能搜索相关信息支持查询优化和结果格式化)最佳实践清晰的工具描述合理的参数设计完善的错误处理结果格式化05Agent 如何利用 RAG 检索结果有哪些处理策略参考答案处理策略直接使用将检索结果直接作为上下文简单拼接适用于简单场景结果筛选根据相关性筛选去重和排序选择最相关的片段结果融合多源结果融合冲突解决优先级排序结果增强使用LLM总结提取关键信息结构化处理示例classRAGResultProcessor:def__init__(self,llm):self.llmllmdefprocess(self,query,retrieved_docs,strategyenhanced):ifstrategydirect:returnself.direct_use(retrieved_docs)elifstrategyfiltered:returnself.filter_results(query,retrieved_docs)elifstrategyenhanced:returnself.enhance_results(query,retrieved_docs)defdirect_use(self,docs):直接使用return\n.join([doc.page_contentfordocindocs])deffilter_results(self,query,docs):筛选结果# 计算相关性scored_docs[]fordocindocs:scoreself.calculate_relevance(query,doc.page_content)scored_docs.append((score,doc))# 排序并选择top-kscored_docs.sort(reverseTrue)top_docs[docfor_,docinscored_docs[:3]]return\n.join([doc.page_contentfordocintop_docs])defenhance_results(self,query,docs):增强结果# 提取关键信息context\n\n.join([doc.page_contentfordocindocs])promptf 根据以下检索结果回答查询{query}检索结果{context}请提取关键信息并组织答案。 answerself.llm.predict(prompt)returnanswer最佳实践根据场景选择策略处理结果冲突优化结果质量监控结果有效性06AgentRAG 系统中如何处理检索失败的情况参考答案处理策略降级处理检索失败时使用Agent知识提示用户信息不足建议替代方案重试机制调整检索参数重试使用不同检索策略扩大检索范围多源检索使用多个检索源备用知识库外部API补充用户交互询问用户澄清提供相关建议引导用户重新提问示例classRobustAgentRAG:def__init__(self,agent,rag_system,fallback_sourcesNone):self.agentagent self.ragrag_system self.fallback_sourcesfallback_sourcesor[]defquery_with_fallback(self,query):# 尝试RAG检索try:docsself.rag.retrieve(query)ifdocsandlen(docs)0:returnself.agent.generate_answer(query,docs)exceptExceptionase:print(fRAG检索失败{e})# 降级1调整参数重试try:docsself.rag.retrieve(query,k10)# 扩大检索范围ifdocsandlen(docs)0:returnself.agent.generate_answer(query,docs)except:pass# 降级2使用备用源forsourceinself.fallback_sources:try:docssource.retrieve(query)ifdocs:returnself.agent.generate_answer(query,docs)except:continue# 降级3使用Agent知识responseself.agent.generate_answer(query)ifself.is_low_confidence(response):returnf{response}\n\n注意知识库中未找到相关信息以上回答基于模型训练数据。returnresponsedefis_low_confidence(self,response):# 检测低置信度回答low_confidence_phrases[我不确定,可能,也许,根据我的知识]returnany(phraseinresponseforphraseinlow_confidence_phrases)最佳实践多层降级策略清晰的错误提示记录失败原因持续优化三、Agent增强RAG检索篇3题07Agent 如何优化 RAG 的检索查询有哪些方法参考答案优化方法查询重写使用LLM重写查询扩展关键词添加同义词查询分解将复杂查询分解为子查询分别检索后合并提高检索精度查询扩展添加相关术语使用知识图谱实体链接多查询策略生成多个查询变体并行检索结果融合示例classQueryOptimizer:def__init__(self,llm):self.llmllmdefoptimize(self,query,methodrewrite):ifmethodrewrite:returnself.rewrite_query(query)elifmethoddecompose:returnself.decompose_query(query)elifmethodexpand:returnself.expand_query(query)elifmethodmulti_variant:returnself.generate_variants(query)defrewrite_query(self,query):查询重写promptf 将以下查询重写为更适合检索的形式 原查询{query}要求 1. 保留核心意图 2. 使用更具体的术语 3. 添加相关关键词 returnself.llm.predict(prompt)defdecompose_query(self,query):查询分解promptf 将以下复杂查询分解为多个子查询 原查询{query}输出格式每行一个子查询 responseself.llm.predict(prompt)sub_queries[q.strip()forqinresponse.split(\n)ifq.strip()]returnsub_queriesdefexpand_query(self,query):查询扩展promptf 扩展以下查询添加相关术语和同义词 原查询{query}输出扩展后的查询 returnself.llm.predict(prompt)defgenerate_variants(self,query):生成查询变体promptf 为以下查询生成3个不同的表达方式 原查询{query}输出格式每行一个变体 responseself.llm.predict(prompt)variants[v.strip()forvinresponse.split(\n)ifv.strip()]return[query]variants# 包含原查询最佳实践根据查询类型选择方法平衡精度和召回率监控优化效果A/B测试不同策略08Agent 如何实现 RAG 的多轮检索和重排序参考答案实现策略迭代检索基于初始结果生成新查询多轮检索结果累积重排序使用LLM重排序基于相关性评分考虑上下文结果去重识别重复内容保留最相关版本合并相似结果示例classMultiRoundRAG:def__init__(self,retriever,llm,max_rounds3):self.retrieverretriever self.llmllm self.max_roundsmax_roundsdefretrieve(self,query,contextNone):all_docs[]current_queryqueryforround_numinrange(self.max_rounds):# 检索docsself.retriever.get_relevant_documents(current_query,k5)all_docs.extend(docs)# 判断是否需要继续ifself.should_continue(docs,context):# 生成下一轮查询current_queryself.generate_next_query(query,docs,context)else:break# 去重和重排序unique_docsself.deduplicate(all_docs)reranked_docsself.rerank(query,unique_docs,context)returnreranked_docs[:10]# 返回top-10defshould_continue(self,docs,context):判断是否需要继续检索iflen(docs)0:returnTrue# 检查结果质量avg_scoresum(doc.metadata.get(score,0)fordocindocs)/len(docs)returnavg_score0.7# 阈值可调defgenerate_next_query(self,original_query,docs,context):生成下一轮查询doc_summaries\n.join([doc.page_content[:200]fordocindocs[:3]])promptf 基于以下信息生成一个更精确的检索查询 原始查询{original_query}已检索到的信息{doc_summaries}上下文{contextor无}生成新的查询 returnself.llm.predict(prompt)defdeduplicate(self,docs):去重seenset()unique_docs[]fordocindocs:content_hashhash(doc.page_content[:100])ifcontent_hashnotinseen:seen.add(content_hash)unique_docs.append(doc)returnunique_docsdefrerank(self,query,docs,context):重排序# 使用LLM重排序scored_docs[]fordocindocs:scoreself.calculate_relevance_score(query,doc,context)scored_docs.append((score,doc))scored_docs.sort(reverseTrue)return[docfor_,docinscored_docs]defcalculate_relevance_score(self,query,doc,context):计算相关性分数promptf 评估以下文档与查询的相关性0-1分 查询{query}文档{doc.page_content[:500]}上下文{contextor无}只输出分数 score_strself.llm.predict(prompt)try:returnfloat(score_str.strip())except:return0.5# 默认分数最佳实践限制检索轮数设置终止条件优化重排序算法监控检索效果09Agent 如何利用上下文信息增强 RAG 检索参考答案增强方式上下文融合将对话历史融入查询提取关键信息构建增强查询上下文过滤基于上下文过滤结果排除不相关内容提高相关性上下文扩展使用上下文扩展查询添加相关实体补充背景信息示例classContextAwareRAG:def__init__(self,retriever,llm):self.retrieverretriever self.llmllmdefretrieve_with_context(self,query,context):# 方法1上下文融合enhanced_queryself.fuse_context(query,context)docsself.retriever.get_relevant_documents(enhanced_query)# 方法2上下文过滤filtered_docsself.filter_by_context(docs,context)# 方法3上下文扩展expanded_docsself.expand_with_context(filtered_docs,context)returnexpanded_docsdeffuse_context(self,query,context):融合上下文ifnotcontext:returnquery promptf 基于以下上下文信息优化检索查询 原始查询{query}上下文{context}生成增强后的查询 returnself.llm.predict(prompt)deffilter_by_context(self,docs,context):基于上下文过滤ifnotcontext:returndocs filtered[]fordocindocs:# 检查文档与上下文的相关性relevanceself.check_context_relevance(doc,context)ifrelevance0.5:# 阈值filtered.append(doc)returnfilterediffilteredelsedocs# 如果全部过滤掉返回原结果defexpand_with_context(self,docs,context):使用上下文扩展结果ifnotcontext:returndocs# 基于上下文补充相关信息expanded_docslist(docs)# 从上下文中提取实体entitiesself.extract_entities(context)# 为每个实体检索相关文档forentityinentities:entity_docsself.retriever.get_relevant_documents(entity,k2)expanded_docs.extend(entity_docs)returnexpanded_docs[:10]# 限制总数defcheck_context_relevance(self,doc,context):检查文档与上下文的相关性promptf 评估文档与上下文的相关性0-1 文档{doc.page_content[:300]}上下文{context[:300]}只输出分数 score_strself.llm.predict(prompt)try:returnfloat(score_str.strip())except:return0.5defextract_entities(self,context):从上下文中提取实体promptf 从以下文本中提取关键实体人名、地名、组织等{context}每行一个实体 responseself.llm.predict(prompt)return[e.strip()foreinresponse.split(\n)ife.strip()]最佳实践合理利用上下文避免上下文干扰动态调整策略监控效果四、AgentRAG性能优化篇3题10AgentRAG 系统如何优化检索性能有哪些策略参考答案优化策略缓存机制缓存常见查询结果缓存向量嵌入减少重复计算异步处理异步检索并行处理多个查询提高吞吐量索引优化优化向量索引使用高效检索算法索引分片结果预取预测可能查询预加载相关文档减少延迟示例importasynciofromfunctoolsimportlru_cacheimporthashlibclassOptimizedAgentRAG:def__init__(self,retriever,cache_size1000):self.retrieverretriever self.cache{}self.cache_sizecache_sizelru_cache(maxsize1000)defcached_retrieve(self,query_hash,k):缓存检索结果returnself.retriever.get_relevant_documents(self.get_query_from_hash(query_hash),kk)defretrieve(self,query,k5,use_cacheTrue):检索带缓存ifuse_cache:query_hashself.hash_query(query)cache_key(query_hash,k)ifcache_keyinself.cache:returnself.cache[cache_key]# 执行检索docsself.retriever.get_relevant_documents(query,kk)ifuse_cache:# 更新缓存iflen(self.cache)self.cache_size:# 删除最旧的oldest_keynext(iter(self.cache))delself.cache[oldest_key]self.cache[cache_key]docsreturndocsasyncdefasync_retrieve(self,query,k5):异步检索loopasyncio.get_event_loop()docsawaitloop.run_in_executor(None,self.retriever.get_relevant_documents,query,k)returndocsasyncdefbatch_retrieve(self,queries,k5):批量检索tasks[self.async_retrieve(query,k)forqueryinqueries]resultsawaitasyncio.gather(*tasks)returnresultsdefhash_query(self,query):查询哈希returnhashlib.md5(query.encode()).hexdigest()defget_query_from_hash(self,query_hash):# 实际应用中需要维护哈希到查询的映射pass最佳实践合理设置缓存大小监控缓存命中率异步处理提高并发持续优化11AgentRAG 系统如何控制成本有哪些优化方法参考答案成本控制减少API调用缓存LLM响应批量处理减少不必要的调用优化检索策略减少检索次数限制检索文档数使用本地模型Token优化压缩检索结果摘要长文档选择性包含上下文模型选择简单任务用小模型复杂任务用大模型混合使用示例classCostOptimizedAgentRAG:def__init__(self,agent,rag,cost_tracker):self.agentagent self.ragrag self.cost_trackercost_trackerdefquery(self,query,budgetNone):带成本控制的查询ifbudget:remainingbudgetelse:remainingfloat(inf)# 1. 检查缓存免费cached_resultself.check_cache(query)ifcached_result:returncached_result# 2. 判断是否需要检索needs_retrievalself.should_retrieve(query)ifnotneeds_retrieval:# 直接使用Agent节省检索成本resultself.agent.generate(query)self.cost_tracker.record(agent_only,self.estimate_cost(result))returnresult# 3. 优化检索减少文档数docsself.rag.retrieve(query,k3)# 限制为3个# 4. 压缩结果减少tokencompressed_docsself.compress_docs(docs)# 5. 生成回答resultself.agent.generate(query,compressed_docs)# 6. 记录成本costself.estimate_cost(result,docs)self.cost_tracker.record(agent_rag,cost)returnresultdefcompress_docs(self,docs):压缩文档compressed[]fordocindocs:# 只保留前500字符compressed_contentdoc.page_content[:500]compressed.append({content:compressed_content,source:doc.metadata.get(source,unknown)})returncompresseddefestimate_cost(self,result,docsNone):估算成本# 简化的成本估算result_tokenslen(result.split())*1.3# 粗略估算doc_tokenssum(len(d.page_content.split())fordin(docsor[]))*1.3# 假设每1000 tokens $0.002cost(result_tokensdoc_tokens)/1000*0.002returncost最佳实践设置成本预算监控成本使用优化高成本操作定期成本分析12AgentRAG 系统如何实现流式输出有哪些方案参考答案实现方案检索结果流式返回边检索边返回逐步展示结果提高用户体验生成结果流式输出LLM流式生成实时显示降低延迟感知混合流式检索和生成并行结果逐步融合最优体验示例importasynciofromtypingimportAsyncGeneratorclassStreamingAgentRAG:def__init__(self,agent,rag):self.agentagent self.ragragasyncdefstream_query(self,query)-AsyncGenerator[str,None]:流式查询# 1. 流式检索asyncfordoc_chunkinself.stream_retrieve(query):yieldf[检索到文档片段]\n{doc_chunk}\n\n# 2. 获取完整结果docsawaitself.rag.retrieve_async(query)# 3. 流式生成asyncfortokeninself.agent.stream_generate(query,docs):yieldtokenasyncdefstream_retrieve(self,query):流式检索# 模拟流式检索docsawaitself.rag.retrieve_async(query)fordocindocs:# 分块返回chunksself.chunk_document(doc.page_content)forchunkinchunks:yieldchunkawaitasyncio.sleep(0.1)# 模拟延迟defchunk_document(self,content,chunk_size200):文档分块wordscontent.split()chunks[]foriinrange(0,len(words),chunk_size):chunk .join(words[i:ichunk_size])chunks.append(chunk)returnchunksasyncdefstream_generate(self,query,docs):流式生成# 使用支持流式的LLMasyncfortokeninself.agent.llm.astream(self.build_prompt(query,docs)):yieldtokendefbuild_prompt(self,query,docs):构建提示词context\n\n.join([d.page_contentfordindocs])returnf 基于以下信息回答问题{context}问题{query}回答 # 使用示例asyncdefmain():agent_ragStreamingAgentRAG(agent,rag)asyncforchunkinagent_rag.stream_query(什么是RAG):print(chunk,end,flushTrue)# asyncio.run(main())最佳实践合理的流式粒度处理流式错误优化延迟用户体验优先五、AgentRAG应用实践篇3题13AgentRAG 系统在实际应用中常见的挑战有哪些如何解决参考答案常见挑战检索不准确问题检索到不相关文档解决优化查询、改进排序、增加过滤信息冲突问题多个文档信息不一致解决冲突检测、优先级排序、用户确认上下文过长问题检索结果太多超出上下文限制解决结果压缩、摘要、选择性包含延迟问题问题检索和生成延迟高解决缓存、异步、并行处理成本控制问题API调用成本高解决缓存、批量处理、模型选择解决方案框架classRobustAgentRAG:def__init__(self,agent,rag):self.agentagent self.ragrag self.conflict_resolverConflictResolver()self.context_managerContextManager(max_tokens4000)defprocess_query(self,query):# 1. 检索docsself.rag.retrieve(query)# 2. 处理冲突resolved_docsself.conflict_resolver.resolve(docs)# 3. 管理上下文contextself.context_manager.prepare_context(query,resolved_docs)# 4. 生成回答answerself.agent.generate(query,context)# 5. 验证答案ifself.needs_verification(answer,resolved_docs):answerself.verify_and_correct(answer,resolved_docs)returnanswer最佳实践系统化解决问题持续监控和优化建立最佳实践库学习和改进14如何评估 AgentRAG 系统的效果有哪些指标参考答案评估指标检索质量检索准确率召回率相关性评分生成质量答案准确性答案完整性答案相关性系统性能响应时间吞吐量资源消耗用户体验用户满意度任务完成率交互次数评估方法classAgentRAGEvaluator:def__init__(self):self.metrics{retrieval_accuracy:[],answer_accuracy:[],response_time:[],user_satisfaction:[]}defevaluate_retrieval(self,query,retrieved_docs,ground_truth):评估检索质量# 计算准确率relevant_docs[docfordocinretrieved_docsifself.is_relevant(doc,ground_truth)]accuracylen(relevant_docs)/len(retrieved_docs)ifretrieved_docselse0# 计算召回率recalllen(relevant_docs)/len(ground_truth)ifground_truthelse0return{accuracy:accuracy,recall:recall,f1:2*accuracy*recall/(accuracyrecall)if(accuracyrecall)0else0}defevaluate_answer(self,answer,ground_truth_answer):评估答案质量# 使用LLM评估promptf 评估以下答案的质量0-1分 答案{answer}标准答案{ground_truth_answer}考虑因素 1. 准确性 2. 完整性 3. 相关性 只输出分数 # 实际实现中调用LLMscore0.8# 示例returnscoredefis_relevant(self,doc,ground_truth):判断文档是否相关# 简化的相关性判断returnany(keywordindoc.page_content.lower()forkeywordinground_truth.get(keywords,[]))最佳实践建立评估基准定期评估多维度评估持续改进15AgentRAG 系统的未来发展方向是什么参考答案发展方向更智能的检索多模态检索时序检索图结构检索更好的融合深度集成Agent和RAG端到端优化统一训练更强的推理多步推理因果推理逻辑推理更广的应用多领域应用实时应用边缘部署技术趋势向量数据库优化检索算法改进模型能力提升系统架构演进应用前景智能助手知识问答文档分析决策支持总结本文精选了15道关于Agent与RAG结合的高频面试题涵盖了AgentRAG架构设计结合模式、系统设计、检索触发RAG作为工具工具封装、结果处理、失败处理Agent增强RAG检索查询优化、多轮检索、上下文增强性能优化检索性能、成本控制、流式输出应用实践常见挑战、效果评估、未来方向核心要点Agent和RAG可以多种方式结合RAG可以作为Agent的工具Agent可以优化RAG的检索策略性能优化和成本控制很重要实际应用需要系统化解决方案面试建议理解Agent和RAG的结合方式掌握检索优化方法了解性能优化策略具备实际项目经验关注技术发展趋势希望这些题目能帮助您更好地准备大模型应用岗位的面试