https://yennj12.js.org/yennj12_blog_V4/tags/grounding/Recent content in Grounding on YennJ12 Engineering BlogHugo -- gohugo.ioen-usSun, 31 May 2026 09:30:00 +0800https://yennj12.js.org/yennj12_blog_V4/posts/fde-interview-guide-part6-rag-eval-zh/Sun, 31 May 2026 09:30:00 +0800https://yennj12.js.org/yennj12_blog_V4/posts/fde-interview-guide-part6-rag-eval-zh/RAG 跑起來很容易。 讓它在生產環境穩定運行、能量化效果、還要控制成本——這才是難的。 面試官想知道你有沒有這層意識。 面試情境 面試官：「你的 RAG 系統上線後，客戶反映回答品質下降了。你怎麼診斷問題在 Retrieval 還是 Generation？你用什麼指標量化 RAG 的品質？如果成本超出預算，你怎麼優化？」 這是 FDE 最貼近生產現實的考題——不是設計新系統，而是診斷一個已上線系統的問題。 一、檢索失敗：你的 RAG 為什麼沒找到正確答案 這是 RAG 系統最常見的實際問題，也是面試官最愛問的： 「你的 RAG 系統回答品質不好，你怎麼 debug？」 檢索失敗的五大原因 1. Query 和 Document 的語意空間不對齊 用戶問的方式和文件寫的方式不同。 用戶問：「這個功能怎麼用？」 文件寫的是：「操作說明 3.2.1 節」 向量搜尋找不到，因為語意距離太遠。 修復方式： HyDE（Hypothetical Document Embeddings）：先讓 LLM 根據 query 生成一個假設答案，用假設答案的 embedding 去搜尋，而不是 query 本身 Query Rewriting：讓 LLM 把用戶的問題改寫成更像文件的表述 Query Expansion：生成多個 query 變體，分別搜尋後合併結果 2. Chunk 切壞了 答案跨越了 chunk 邊界。 修復：調整 chunk overlap，或改用 Parent-Child chunking。