RAG 面试问题的核心是考察对全链路技术细节的掌握（预处理、嵌入、检索、生成）、问题定位与优化能力场景适配能力，以及与大模型/Agent 结合的理解。回答时需结合原理、技术方案和实际场景，体现工程落地思维。

LangChain的开源LLM适配机制本质上是一个标准化接口层，它解决了本地部署模型与LangChain生态系统之间的连接问题。这个适配层充当了"翻译器"的角色，将各种开源LLM的原生API转换为LangChain统一的接口规范。核心价值定位：成本控制：避免闭源API的高昂调用费用数据安全：确保敏感数据不出境，满足合规要求自主可控：摆脱对第三方服务的依赖定制化能力：支持模型微调和个性化部署多模型支

是LangChain中的"检索结果精炼工具"，它通过包装基础检索器并应用文档压缩策略，实现对检索结果的智能过滤和压缩。重排序机制则作为"相关性优化机制"，通过更精细的语义匹配算法重新调整文档的相关性排序。LangChain的检索增强机制通过ContextualCompressionRetriever和重排序机制的巧妙结合，实现了从"冗余过滤到精准排序"的检索质量全面提升。解决RAG核心痛点：有效应

是LangChain中的"检索结果精炼工具"，它通过包装基础检索器并应用文档压缩策略，实现对检索结果的智能过滤和压缩。重排序机制则作为"相关性优化机制"，通过更精细的语义匹配算法重新调整文档的相关性排序。LangChain的检索增强机制通过ContextualCompressionRetriever和重排序机制的巧妙结合，实现了从"冗余过滤到精准排序"的检索质量全面提升。解决RAG核心痛点：有效应

是LangChain中的"通用字符级拆分工具"，通过递归尝试不同分隔符来实现智能文本分割。它不是简单的字符切割，而是一个语义感知的分层拆分系统。语义拆分策略是"智能语义保留方案"，通过保持文本的逻辑结构完整性，避免在句子、段落或代码块中间进行生硬切割。分层递归拆分：按优先级尝试不同分隔符（段落→句子→词语→字符）语义边界保护：避免在语义单元中间切割Token精确控制：通过length_functi

LangChain Agent系统解决了传统AI应用中的一个关键痛点：如何让大语言模型具备自主决策和工具调用能力。传统困境：手动调用工具链Agent系统的价值：智能自主决策1.2 核心组件定位AgentExecutor：Agent决策与工具执行的调度中枢职责：管理Agent的完整执行生命周期核心功能：维护"思考-行动-观察"的循环机制处理工具调用的安全封装管理中间步骤和状态提供错误处理和恢复机制C

如何在长对话中维持上下文连续性，避免"健忘症"和"信息过载"。传统困境：无记忆对话系统的缺陷# 无记忆系统：每次对话都是独立的，无法维持上下文# 每次调用都是全新开始，丢失历史信息# 问题演示chat("我叫张三") # "你好张三！chat("我的名字是什么？") # "我不知道你的名字" ❌对话记忆的价值：智能上下文管理# 记忆系统：维持对话连续性和上下文感知conversation.pred

和：基础RAG链，实现"用户查询→文档检索→答案生成"的标准闭环：对话式RAG链，在基础RAG基础上融入对话历史管理，支持多轮上下文感知问答这两个核心链的本质是将RAG技术从"研究原型"转化为"工程模板"，让开发者无需从零构建复杂的检索-生成协同逻辑。LangChain的RAG核心链（RetrievalQA和ConversationalRetrievalChain）通过系统性的封装和优化，将复杂的

LLMChain作为LangChain框架中的最小功能单元，本质上是"PromptTemplate + LLM + OutputParser"的标准化封装。如何将结构化的提示词模板与大语言模型进行标准化连接。则是多链串行执行的编排工具，实现了复杂AI工作流的分步骤处理和数据流转。它将多个独立的处理单元按照依赖关系串联，形成完整的处理管道。LangChain基础链（LLMChain与Sequenti

是LangChain框架中向量数据库的统一抽象接口，作为RAG（检索增强生成）系统的核心存储中枢，为不同向量数据库提供一致的操作接口。核心价值统一抽象：为50+种向量数据库提供一致的API接口RAG中枢：作为检索增强生成系统的核心存储层开发简化：屏蔽底层数据库差异，降低开发复杂度生态协同：与Embeddings、Retrievers无缝集成文档管理delete()相似性检索多样化检索(MMR算法)