拿下技术面上传简历

某企业知识库有三类文档:产品手册(PDF,多级标题+大量表格)、客服工单(短文本,带时间戳和状态字段)、合同(长条款,条款之间存在交叉引用)。当前切分策略是固定 512 token、overlap 64。上线后检索经常召回半截表格和断在条款中间的碎片,加了 Rerank 也没救回来。现在让你重新设计切分层:你会按什么优先级改、每类文档分别怎么切、切分变了之后已有的向量库怎么迁移、怎么证明这次改动是对的?

NLP 与大模型RAG5 年以上知识点 1 个

面试官在考什么

判断候选人能否把切分当成一个数据建模与索引生命周期问题来处理,而不是把它当成一个调参问题。

文档切分

回答框架 · 前两步

  1. 先定位损失发生在哪一层:是切分破坏了语义单元(表格被切碎、条款被截断),还是召回粒度与生成所需上下文不匹配;用 badcase 反推,而不是直接换切分器
  2. 按文档类型分型处理:手册按标题层级切并整表保留(必要时附 LLM 生成的表摘要);工单以工单/会话为原子单元并带状态、时间元数据;合同按条款切并显式抽取条款间交叉引用关系

还有 3 条答案要点、 3 层追问、 4 个常见坑, 以及针对你简历的追问路径,在定制报告里。

上传简历,生成我的题库先看示例报告

延伸阅读

想看这个方向的整体准备路线? 进入「NLP 与大模型」方向页

同一能力域的其他题