22｜如何设计一个有竞争力的检索（RAG）面试方案？
邓明
你好，我是大明。
前面几讲，我们分别讨论了怎么确定检索什么、Chunk 怎么切、怎么提高召回准确率，以及怎么优化检索性能。到这里，检索这一章其实已经差不多讲完了。所以这一讲我不准备再塞新的技术细节，而是做一个总结：如果你准备拿 RAG 去面试，究竟应该怎么组织自己的方案，才能显得有竞争力？
这是一个非常现实的问题。因为很多候选人介绍 RAG 的时候，基本上都是同一套话术：文档切 Chunk，Embedding 之后存进向量数据库，用户提问的时候做一次 TopK 检索，再把结果交给大模型。
不能说错，但是也确实没什么竞争力。毕竟 Chunk、Embedding、Milvus 这些都是现成的东西。这样容易让面试官认为你只是调用一下中间件 API 而已，而调用 API 的事情，就算是一个实习生也能做好，为什么要招你呢？
所以要想真正赢得竞争优势，就必须设计一个有关 RAG 的面试方案，体现你在 RAG 设计上面的积累和思考。
所以这一讲我们就从面试的角度，把前面的内容重新串起来，整理成一套看起来真正经过设计、评估和持续优化的检索系统。
入库：别上来就是切 Chunk
如果你不打算在入库这个方面刷亮点，你可以说你没有参与入库过程，但是你还要补充“你知道理论上 / 你们公司是怎么做的”，而后如果面试官问到细节，你答不上来也很正常，毕竟你只是旁观了一下而已。这也可以避免让面试官认为你完全不了解入库阶段的处理流程。
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pengzishang为什么没有面试题啊? 模板也没有啊2026-08-28归属地：广东
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