本文是 Agent 高频面试题详解系列第一篇，聚焦 RAG（检索增强生成）链路。文章基于近两个月牛客网 82 场面试的统计，指出 RAG 是最常被追问的题目。内容先给出 RAG 整体架构图，解释为什么需要 RAG 及其与长上下文、grep、微调、工具调用、记忆等方案的边界；再沿离线、在线两条线逐环讲解：离线部分涵盖文档解析、切分策略、embedding 向量化、HNSW/IVF 索引原理；在线部分讲解问题改写、BM25 与向量多路召回、RRF 融合、交叉编码器重排等环节。每个环节均附上面试常见追问，并提供复习优先级参考。
本文实测了 TypeSafe AI 发布的不生成文本的 AI 模型 Jev 在 RAG 检索流程中的效果。作者在重排、回答判断、检索前置门卫三个环节插入 Jev 进行验证：重排方面，Jev 以八分之一的成本达到接近 Cohere Rerank 的精度；在调用 LLM 之前用 Jev 判断「无法回答」，响应速度提升 5.6 倍，成本降至二十七分之一；在检索之前拦掉范围外提问，速度提升 7.4 倍，成本降至七十五分之一。此外，Jev 还能一次请求同时完成重排和回答判断。结论是用 Jev 改善 RAG 速度与成本可行，但需慎重设定阈值，避免误拦可回答问题。
本文总结了HN上关于RAG系统实战的讨论，核心结论是检索质量主要由重排和查询改写等流程环节决定，而非模型选型。文章整理了微软Pamela Fox和Usul AI作者Abdellatif等一线工程师的学习清单，涵盖生产级RAG的ROI排序、检索理论、开源模板、模型评测、存储基础设施及产品案例，并指出query generation和reranking是性价比最高的优化点，chunking最耗时。
