公司真题库2026-07-27
【Google】RAG 里为什么要做重排（rerank）？怎么实现？
Google 常考 RAG 题：向量召回是「粗排」，bi-encoder 打分快但不准；rerank 用 cross-encoder 对 query-文档逐对精排。考点在两阶段架构的原理、召回量与延迟的权衡、模型选型。
91学AI·16 阅读
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#Rerank
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公司真题库2026-07-26
【美团】RAG 知识库选择了什么模型？调研过哪些模型？
美团后端 Agent 开发一面真题：考 RAG 检索模型选型与调研方法。核心是 embedding/rerank 模型的对比维度、评测方式与场景匹配。
91学AI·8 阅读
RAG 检索增强2026-07-26
为什么要加 Rerank？Recall@K 和 Precision@K 怎么取舍？Top-K 怎么动态调整？
考察粗排+精排两阶段架构：双塔召回快但弱、cross-encoder 准但慢；Recall 与 Precision 的分工及 Top-K 动态调整。
91学AI·11 阅读