受到 Barnett 等人的论文《Seven Failure Points When Engineering a Retrieval AugmentedGeneration System》的启发，本文将探讨论文中提到的七个痛点，以及在开发检索增强型生成(RAG)流程中常见的五个额外痛点。更为关键的是，我们将深入讨论这些 RAG 痛点的解决策略，使我们在日常 RAG 开发中能更好地应对这些挑战。

大模型RAG作为当下前沿技术之一，在检索和生成阶段中，常会遇到的12个痛点有这些。

我将用15页PDF，详细讲解RAG痛点解决策略，让我们能更好的应对这些挑战。

最后我把这些内容总结成了表格，帮你顺利度过大模型面试。

同时大模型所有面试题，我都已经打包整理好了

限于文章篇幅原因，就展示到这里了，有需要的小伙伴可以点击下方名片↓↓↓