真正的 RAG 项目描述,应该长什么样?

1、有场景、有动机(为什么做)
2、有方法、有架构(怎么做)
3、有数据、有优化(做出了什么效果)

这三点构成了一个高质量 RAG 项目的核心逻辑。下面我用一
个对比+案例的形式讲给你听。
一、项目背景:让人一眼看出你在解决一个具体问题
✅一句话总结:好的项目描述一定要把动机讲清楚。
工业级 RAG 项目几乎都有三种典型动机:
1.业务痛点
2.为什么 RAG 能解决
3.大模型知识时效性差

二、系统架构:写出系统性思维的人最稀缺

🌟优秀写法(架构分层法):
系统分为两阶段(数据准备+应用推理),三大模块(知识构建、检索召回、生成优化),并通过13项优化策略实现持续迭代。
阶段一:数据准备
1.数据清洗:多源异构文档( PDF 、 OCR 图片、视频字幕)统一结构化,过滤噪声。
2.文本切块策略:采用动态窗口+语义聚类切分,保证上下文完整性,避免语义断裂。
3.Embedding 向量化:使用中文优化模型 BGE - large ,构建 Milvus 向量索引( HNSW 结构),支持百万级检索。
阶段二:应用层
1.多路召回机制:结合语义检索与倒排检索,通过 RRF 融合排序策略提升相关性;
2. Prompt 工程优化:设计结构化 Prompt 模板,限制模型回答边界,缓解幻觉;
3.缓存与响应优化:引入 Redis 缓存层与分层索引机制,将平均响应时间从1.2s降低至0.6s。
三、个人贡献:写出你在推动系统演进
这句话有三个关键点:
1.主导:你是参与者还是决策者?2.改进方案:有没有提出优化3.结果数据:用量化指标说话。
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昨天 18:07
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门头沟学院
大家好,我是一名28届的前端开发,最近团队需要启动一个Agent(智能体)项目,但我对这个领域还很陌生,想请教大家几个问题,希望能得到一些工程实践上的指点。1. 我的背景和困惑我只知道“Agent”这个概念和一些名词,但没有深入学习过。以前在学校学的AI课程(深度学习、CV、搜索算法)感觉偏科研理论,和实际工程开发好像不太一样。我看到现在很多招聘要求“开发+Agent赋能”,感觉这已经是一个普遍趋势了。看到有牛油评论说:“现在大厂就很迷,感觉要么就是算法+agent,要么就是开发+agent。还是招和原来一样的岗位,只是都要求赋能agent了   ”。真正的工程化Agent开发到底该怎么做?2. 我的具体疑问a.技术栈疑问:我粗略了解到后端好像用Spring AI比较多?想请问在真实的产业项目里:后端主力语言是Java还是Python?各自的常见技术栈和框架是怎样的?b.开发流程疑问:我之前的理解实在太少了,以为就是“接入大模型API + 优化Prompt”。真实的Agent工程开发,到底包含哪些核心环节和模块?(比如除了调用模型,是不是还要做任务规划、工具调用、记忆管理这些?这些要怎么深入学习呢?要和科研深度学习一样跑“炼丹”项目读论文吗?)3. 我的角色定位:我本身是前端开发,自己写的toy是用Node.js 还有 express 框架做全栈项目。像我这样的背景,在一个Agent项目中:具体能从哪些方面入手去“赋能”?除了做个展示界面,在Node.js这一层能做哪些有意义的AI集成或能力封装?4. 求分享、指路我现在的认知太少了,非常需要一个从工程视角出发的学习路线和方向指引。希望大家能分享一下:我应该按什么步骤去学习?重点要掌握哪些工具和框架?作为前端/全栈,在实际业务里面怎么赋能agent?当前我的学习突破口在哪里?----------先谢谢各位大佬了!
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