面试官狂问的 28 个 RAG 问题全解析：一次讲透，从基础到架构优化
这篇文章我们就系统梳理 28 个高频面试问题，直接带你理解 RAG 从“原理 → 问题 → 优化 → 未来”的完整演化逻辑，确保你下一次面试不被问懵。
2025-11-10
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11月6日，小鹏汽车董事长、首席执行官何小鹏发布了一镜到底、无剪辑的视频，以此回应外界对全新一代人形机器人IRON“藏真人”的质疑。在视频中，工作人员拉开机器人外壳拉链，露出其晶格状仿生肌肉与精密控制器。在此前一天举
当我们使用 LangChain 构建 AI 智能体时，首先要做的是选择正确的智能体架构。 目前常用的2种架构是create_react_agent和create_tool_calling_agent。
结构化输出能让智能体以特定、可预测的格式返回数据。用户只需设置所需的结构化输出模式（schema），LangChain的create_agent接口会自动处理结构化输出。理解原生策略和工具调用策略。
掌握RAG，就是握住了AI时代智能应用的核心竞争力！ 无论你是开发者、产品经理，还是AI探索者，理解RAG的奥秘，都能让你在AI浪潮中看得更清，走得更远。
今天为大家分享一款从RAG基础知识到高级实现的宝藏级开源指南——bRAG-langchain，帮你轻松跨越检索增强生成的学习门槛。我自己在学习过程中也通过这个项目也收获很多。
今天为大家介绍一个简单易用的RAG开源项目——MaxKB，这是一个功能强大且易于使用的企业级AI助手，它完美整合了RAG（检索增强生成）流水线，支持强大的工作流程，并提供先进的MCP工具使用能力。
LangChain提供了中间件这种高级抽象来控制和定制化智能体的执行过程。开发者通过中间件可以实现对智能体执行过程的精细化控制。开发者可以使用内置的中间件，也可以自定义中间件。最后总结了最佳实践经验。
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本文完成RAG三大升级：用Chroma实现持久化存储，引入Reranker提升检索精度，将RAG封装为Agent工具。首次集成LLM、Prompt、Chain、Memory、Agents与RAG六模块
本文是给工程师、研究者、以及想让浏览器“原地开智”的你的一份教学实战指南。我们一边扒原理、一边讲工程；一边谈架构，一边插科打诨。涉及数学时，用文字解释，不塞公式；代码示例全部使用 JavaScript
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Kimi-k2模型官方介绍，于2025年7月11日发布的 MoE架构 基础模型，总参数达1万亿（激活参数320亿），主要强化代码生成与通用Agent任务处理能力。基于ClaudeCode适配
嘿，各位AI圈的朋友们，最近有没有被一个叫做“Nano Banana”的名字刷屏？别误会，这可不是什么新型水果，而是谷歌在2025年8月底丢下的一枚重磅炸弹
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