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Agent+RAG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、Agent+RAG架构设计篇（3题）
01｜Agent 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 Tool）
- RAG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RAG（Agent-Enhanced RAG）
- Agent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 Architecture）
- Agent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：
python
# 模式1：RAG作为工具
from langchain.agents import Tool
from langchain.vectorstores import FAISS
# 创建RAG工具
retriever = vectorstore.as_retriever()
rag_tool = Tool(
name="KnowledgeBase",
func=lambda q: retriever.get_relevant_documents(q),
description="从知识库检索相关信息"
)
# Agent使用RAG工具
agent = initialize_agent(
tools=[rag_tool, ...],
llm=llm
)
# 模式2：Agent增强RAG
class AgentEnhancedRAG:
def __init__(self, agent, rag_system):
self.agent = agent
self.rag = rag_system
def query(self, question):
# Agent优化查询
optimized_query = self.agent.optimize_query(question)
# RAG检索
docs = self.rag.retrieve(optimized_query)
# Agent处理结果
answer = self.agent.process_results(docs, question)
return answer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 Agent+RAG 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Agent
- Agent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：
python
class AgentRAGSystem:
def __init__(self, agent, rag_system, cache=None):
self.agent = agent
self.rag = rag_system
self.cache = cache or {}
def process_query(self, query, context=None):
# 1. Agent分析是否需要检索
needs_retrieval = self.agent.should_retrieve(query)
if needs_retrieval:
# 2. Agent优化查询
optimized_query = self.agent.optimize_query(query)
# 3. RAG检索
if optimized_query in self.cache:
docs = self.cache[optimized_query]
else:
docs = self.rag.retrieve(optimized_query)
self.cache[optimized_query] = docs
# 4. Agent处理结果
answer = self.agent.generate_answer(
query=query,
context=context,
retrieved_docs=docs
)
else:
# 5. 直接回答
answer = self.agent.generate_answer(
query=query,
context=context
)
return answer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
03｜Agent+RAG 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：
python
class RetrievalDecisionMaker:
def __init__(self, llm, threshold=0.7):
self.llm = llm
self.threshold = threshold
def should_retrieve(self, query, agent_response=None):
# 方法1：意图识别
intent = self.classify_intent(query)
if intent in ["knowledge_query", "factual_question"]:
return True
# 方法2：关键词检测
keywords = ["是什么", "如何", "为什么", "解释"]
if any(kw in query for kw in keywords):
return True
# 方法3：置信度判断
if agent_response:
confidence = self.calculate_confidence(agent_response)
if confidence < self.threshold:
return True
return False
def classify_intent(self, query):
prompt = f"判断查询意图：{query}\n选项：knowledge_query, general_chat, task_execution"
response = self.llm.predict(prompt)
return response.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：
python
from langchain.tools import Tool
from langchain.vectorstores import FAISS
from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings
# 方式1：简单封装
def simple_rag_tool(query: str) -> str:
"""简单RAG工具"""
retriever = vectorstore.as_retriever(search_kwargs={"k": 3})
docs = retriever.get_relevant_documents(query)
return "\n".join([doc.page_content for doc in docs])
rag_tool = Tool(
name="KnowledgeSearch",
func=simple_rag_tool,
description="从知识库搜索相关信息"
)
# 方式2：增强封装
class EnhancedRAGTool:
def __init__(self, vectorstore, llm):
self.retriever = vectorstore.as_retriever()
self.llm = llm
def search(self, query: str, top_k: int = 5) -> str:
# 查询优化
optimized_query = self.optimize_query(query)
# 检索
docs = self.retriever.get_relevant_documents(
optimized_query,
k=top_k
)
# 结果处理
if not docs:
return "未找到相关信息"
# 格式化结果
formatted_result = self.format_results(docs, query)
return formatted_result
def optimize_query(self, query):
# 使用LLM优化查询
prompt = f"优化以下查询以便检索：{query}"
return self.llm.predict(prompt)
def format_results(self, docs, query):
# 格式化检索结果
context = "\n\n".join([
f"文档{i+1}：{doc.page_content}"
for i, doc in enumerate(docs)
])
return f"根据知识库，关于'{query}'的信息：\n\n{context}"
# 使用
enhanced_tool = EnhancedRAGTool(vectorstore, llm)
rag_tool = Tool(
name="EnhancedKnowledgeSearch",
func=enhanced_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
05｜Agent 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：
python
class RAGResultProcessor:
def __init__(self, llm):
self.llm = llm
def process(self, query, retrieved_docs, strategy="enhanced"):
if strategy == "direct":
return self.direct_use(retrieved_docs)
elif strategy == "filtered":
return self.filter_results(query, retrieved_docs)
elif strategy == "enhanced":
return self.enhance_results(query, retrieved_docs)
def direct_use(self, docs):
"""直接使用"""
return "\n".join([doc.page_content for doc in docs])
def filter_results(self, query, docs):
"""筛选结果"""
# 计算相关性
scored_docs = []
for doc in docs:
score = self.calculate_relevance(query, doc.page_content)
scored_docs.append((score, doc))
# 排序并选择top-k
scored_docs.sort(reverse=True)
top_docs = [doc for _, doc in scored_docs[:3]]
return "\n".join([doc.page_content for doc in top_docs])
def enhance_results(self, query, docs):
"""增强结果"""
# 提取关键信息
context = "\n\n".join([doc.page_content for doc in docs])
prompt = f"""
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。
"""
answer = self.llm.predict(prompt)
return answer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
06｜Agent+RAG 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：
python
class RobustAgentRAG:
def __init__(self, agent, rag_system, fallback_sources=None):
self.agent = agent
self.rag = rag_system
self.fallback_sources = fallback_sources or []
def query_with_fallback(self, query):
# 尝试RAG检索
try:
docs = self.rag.retrieve(query)
if docs and len(docs) > 0:
return self.agent.generate_answer(query, docs)
except Exception as e:
print(f"RAG检索失败：{e}")
# 降级1：调整参数重试
try:
docs = self.rag.retrieve(query, k=10) # 扩大检索范围
if docs and len(docs) > 0:
return self.agent.generate_answer(query, docs)
except:
pass
# 降级2：使用备用源
for source in self.fallback_sources:
try:
docs = source.retrieve(query)
if docs:
return self.agent.generate_answer(query, docs)
except:
continue
# 降级3：使用Agent知识
response = self.agent.generate_answer(query)
if self.is_low_confidence(response):
return f"{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。"
return response
def is_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"
]
return any(phrase in response for phrase in low_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）
07｜Agent 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：
python
class QueryOptimizer:
def __init__(self, llm):
self.llm = llm
def optimize(self, query, method="rewrite"):
if method == "rewrite":
return self.rewrite_query(query)
elif method == "decompose":
return self.decompose_query(query)
elif method == "expand":
return self.expand_query(query)
elif method == "multi_variant":
return self.generate_variants(query)
def rewrite_query(self, query):
"""查询重写"""
prompt = f"""
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
"""
return self.llm.predict(prompt)
def decompose_query(self, query):
"""查询分解"""
prompt = f"""
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
"""
response = self.llm.predict(prompt)
sub_queries = [q.strip() for q in response.split("\n") if q.strip()]
return sub_queries
def expand_query(self, query):
"""查询扩展"""
prompt = f"""
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
"""
return self.llm.predict(prompt)
def generate_variants(self, query):
"""生成查询变体"""
prompt = f"""
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
"""
response = self.llm.predict(prompt)
variants = [v.strip() for v in response.split("\n") if v.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
08｜Agent 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：
python
class MultiRoundRAG:
def __init__(self, retriever, llm, max_rounds=3):
self.retriever = retriever
self.llm = llm
self.max_rounds = max_rounds
def retrieve(self, query, context=None):
all_docs = []
current_query = query
for round_num in range(self.max_rounds):
# 检索
docs = self.retriever.get_relevant_documents(
current_query,
k=5
)
all_docs.extend(docs)
# 判断是否需要继续
if self.should_continue(docs, context):
# 生成下一轮查询
current_query = self.generate_next_query(
query, docs, context
)
else:
break
# 去重和重排序
unique_docs = self.deduplicate(all_docs)
reranked_docs = self.rerank(query, unique_docs, context)
return reranked_docs[:10] # 返回top-10
def should_continue(self, docs, context):
"""判断是否需要继续检索"""
if len(docs) == 0:
return True
# 检查结果质量
avg_score = sum(doc.metadata.get("score", 0) for doc in docs) / len(docs)
return avg_score < 0.7 # 阈值可调
def generate_next_query(self, original_query, docs, context):
"""生成下一轮查询"""
doc_summaries = "\n".join([
doc.page_content[:200] for doc in docs[:3]
])
prompt = f"""
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：{context or "无"}
生成新的查询：
"""
return self.llm.predict(prompt)
def deduplicate(self, docs):
"""去重"""
seen = set()
unique_docs = []
for doc in docs:
content_hash = hash(doc.page_content[:100])
if content_hash not in seen:
seen.add(content_hash)
unique_docs.append(doc)
return unique_docs
def rerank(self, query, docs, context):
"""重排序"""
# 使用LLM重排序
scored_docs = []
for doc in docs:
score = self.calculate_relevance_score(query, doc, context)
scored_docs.append((score, doc))
scored_docs.sort(reverse=True)
return [doc for _, doc in scored_docs]
def calculate_relevance_score(self, query, doc, context):
"""计算相关性分数"""
prompt = f"""
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：{context or "无"}
只输出分数：
"""
score_str = self.llm.predict(prompt)
try:
return float(score_str.strip())
except:
return 0.5 # 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
09｜Agent 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：
python
class ContextAwareRAG:
def __init__(self, retriever, llm):
self.retriever = retriever
self.llm = llm
def retrieve_with_context(self, query, context):
# 方法1：上下文融合
enhanced_query = self.fuse_context(query, context)
docs = self.retriever.get_relevant_documents(enhanced_query)
# 方法2：上下文过滤
filtered_docs = self.filter_by_context(docs, context)
# 方法3：上下文扩展
expanded_docs = self.expand_with_context(filtered_docs, context)
return expanded_docs
def fuse_context(self, query, context):
"""融合上下文"""
if not context:
return query
prompt = f"""
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：
"""
return self.llm.predict(prompt)
def filter_by_context(self, docs, context):
"""基于上下文过滤"""
if not context:
return docs
filtered = []
for doc in docs:
# 检查文档与上下文的相关性
relevance = self.check_context_relevance(doc, context)
if relevance > 0.5: # 阈值
filtered.append(doc)
return filtered if filtered else docs # 如果全部过滤掉，返回原结果
def expand_with_context(self, docs, context):
"""使用上下文扩展结果"""
if not context:
return docs
# 基于上下文补充相关信息
expanded_docs = list(docs)
# 从上下文中提取实体
entities = self.extract_entities(context)
# 为每个实体检索相关文档
for entity in entities:
entity_docs = self.retriever.get_relevant_documents(
entity, k=2
)
expanded_docs.extend(entity_docs)
return expanded_docs[:10] # 限制总数
def check_context_relevance(self, doc, context):
"""检查文档与上下文的相关性"""
prompt = f"""
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_str = self.llm.predict(prompt)
try:
return float(score_str.strip())
except:
return 0.5
def extract_entities(self, context):
"""从上下文中提取实体"""
prompt = f"""
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：
"""
response = self.llm.predict(prompt)
return [e.strip() for e in response.split("\n") if e.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、Agent+RAG性能优化篇（3题）
10｜Agent+RAG 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：
python
import asyncio
from functools import lru_cache
import hashlib
class OptimizedAgentRAG:
def __init__(self, retriever, cache_size=1000):
self.retriever = retriever
self.cache = {}
self.cache_size = cache_size
@lru_cache(maxsize=1000)
def cached_retrieve(self, query_hash, k):
"""缓存检索结果"""
return self.retriever.get_relevant_documents(
self.get_query_from_hash(query_hash),
k=k
)
def retrieve(self, query, k=5, use_cache=True):
"""检索（带缓存）"""
if use_cache:
query_hash = self.hash_query(query)
cache_key = (query_hash, k)
if cache_key in self.cache:
return self.cache[cache_key]
# 执行检索
docs = self.retriever.get_relevant_documents(query, k=k)
if use_cache:
# 更新缓存
if len(self.cache) >= self.cache_size:
# 删除最旧的
oldest_key = next(iter(self.cache))
del self.cache[oldest_key]
self.cache[cache_key] = docs
return docs
async def async_retrieve(self, query, k=5):
"""异步检索"""
loop = asyncio.get_event_loop()
docs = await loop.run_in_executor(
None,
self.retriever.get_relevant_documents,
query,
k
)
return docs
async def batch_retrieve(self, queries, k=5):
"""批量检索"""
tasks = [
self.async_retrieve(query, k)
for query in queries
]
results = await asyncio.gather(*tasks)
return results
def hash_query(self, query):
"""查询哈希"""
return hashlib.md5(query.encode()).hexdigest()
def get_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
11｜Agent+RAG 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：
python
class CostOptimizedAgentRAG:
def __init__(self, agent, rag, cost_tracker):
self.agent = agent
self.rag = rag
self.cost_tracker = cost_tracker
def query(self, query, budget=None):
"""带成本控制的查询"""
if budget:
remaining = budget
else:
remaining = float('inf')
# 1. 检查缓存（免费）
cached_result = self.check_cache(query)
if cached_result:
return cached_result
# 2. 判断是否需要检索
needs_retrieval = self.should_retrieve(query)
if not needs_retrieval:
# 直接使用Agent（节省检索成本）
result = self.agent.generate(query)
self.cost_tracker.record("agent_only", self.estimate_cost(result))
return result
# 3. 优化检索（减少文档数）
docs = self.rag.retrieve(query, k=3) # 限制为3个
# 4. 压缩结果（减少token）
compressed_docs = self.compress_docs(docs)
# 5. 生成回答
result = self.agent.generate(query, compressed_docs)
# 6. 记录成本
cost = self.estimate_cost(result, docs)
self.cost_tracker.record("agent_rag", cost)
return result
def compress_docs(self, docs):
"""压缩文档"""
compressed = []
for doc in docs:
# 只保留前500字符
compressed_content = doc.page_content[:500]
compressed.append({
"content": compressed_content,
"source": doc.metadata.get("source", "unknown")
})
return compressed
def estimate_cost(self, result, docs=None):
"""估算成本"""
# 简化的成本估算
result_tokens = len(result.split()) * 1.3 # 粗略估算
doc_tokens = sum(len(d.page_content.split()) for d in (docs or [])) * 1.3
# 假设每1000 tokens $0.002
cost = (result_tokens + doc_tokens) / 1000 * 0.002
return cost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
12｜Agent+RAG 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：
python
import asyncio
from typing import AsyncGenerator
class StreamingAgentRAG:
def __init__(self, agent, rag):
self.agent = agent
self.rag = rag
async def stream_query(self, query) -> AsyncGenerator[str, None]:
"""流式查询"""
# 1. 流式检索
async for doc_chunk in self.stream_retrieve(query):
yield f"[检索到文档片段]\n{doc_chunk}\n\n"
# 2. 获取完整结果
docs = await self.rag.retrieve_async(query)
# 3. 流式生成
async for token in self.agent.stream_generate(query, docs):
yield token
async def stream_retrieve(self, query):
"""流式检索"""
# 模拟流式检索
docs = await self.rag.retrieve_async(query)
for doc in docs:
# 分块返回
chunks = self.chunk_document(doc.page_content)
for chunk in chunks:
yield chunk
await asyncio.sleep(0.1) # 模拟延迟
def chunk_document(self, content, chunk_size=200):
"""文档分块"""
words = content.split()
chunks = []
for i in range(0, len(words), chunk_size):
chunk = " ".join(words[i:i+chunk_size])
chunks.append(chunk)
return chunks
async def stream_generate(self, query, docs):
"""流式生成"""
# 使用支持流式的LLM
async for token in self.agent.llm.astream(
self.build_prompt(query, docs)
):
yield token
def build_prompt(self, query, docs):
"""构建提示词"""
context = "\n\n".join([d.page_content for d in docs])
return f"""
基于以下信息回答问题：
{context}
问题：{query}
回答：
"""
# 使用示例
async def main():
agent_rag = StreamingAgentRAG(agent, rag)
async for chunk in agent_rag.stream_query("什么是RAG？"):
print(chunk, end="", flush=True)
# 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、Agent+RAG应用实践篇（3题）
13｜Agent+RAG 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：
python
class RobustAgentRAG:
def __init__(self, agent, rag):
self.agent = agent
self.rag = rag
self.conflict_resolver = ConflictResolver()
self.context_manager = ContextManager(max_tokens=4000)
def process_query(self, query):
# 1. 检索
docs = self.rag.retrieve(query)
# 2. 处理冲突
resolved_docs = self.conflict_resolver.resolve(docs)
# 3. 管理上下文
context = self.context_manager.prepare_context(
query, resolved_docs
)
# 4. 生成回答
answer = self.agent.generate(query, context)
# 5. 验证答案
if self.needs_verification(answer, resolved_docs):
answer = self.verify_and_correct(answer, resolved_docs)
return answer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 Agent+RAG 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：
python
class AgentRAGEvaluator:
def __init__(self):
self.metrics = {
"retrieval_accuracy": [],
"answer_accuracy": [],
"response_time": [],
"user_satisfaction": []
}
def evaluate_retrieval(self, query, retrieved_docs, ground_truth):
"""评估检索质量"""
# 计算准确率
relevant_docs = [
doc for doc in retrieved_docs
if self.is_relevant(doc, ground_truth)
]
accuracy = len(relevant_docs) / len(retrieved_docs) if retrieved_docs else 0
# 计算召回率
recall = len(relevant_docs) / len(ground_truth) if ground_truth else 0
return {
"accuracy": accuracy,
"recall": recall,
"f1": 2 * accuracy * recall / (accuracy + recall) if (accuracy + recall) > 0 else 0
}
def evaluate_answer(self, answer, ground_truth_answer):
"""评估答案质量"""
# 使用LLM评估
prompt = f"""
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LLM
score = 0.8 # 示例
return score
def is_relevant(self, doc, ground_truth):
"""判断文档是否相关"""
# 简化的相关性判断
return any(
keyword in doc.page_content.lower()
for keyword in ground_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
15｜Agent+RAG 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：
- Agent+RAG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！