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图数据库相关面试题
KG embedding 如何支持 mini-batch 训练,图谱属性缺失怎么处理?
这题考知识图谱表示学习的工程训练能力:mini-batch 训练要处理三元组采样、负采样和邻域依赖,属性缺失要区分未知、不可用和真实为空。
给定包含目标实体的文本,如何把实体链接到知识库,主要难点是什么?
这题考实体链接到知识库的完整链路,回答要覆盖 mention 规范化、候选召回、上下文排序、歧义消解、NIL 处理、知识库更新和评估指标。
GraphRAG 中 local、global、混合检索和社区检索分别如何工作,适合什么问题?
这题考的是候选人是否理解 GraphRAG 不是单一检索方法,而是一组利用实体、关系、社区和文本证据组织上下文的策略:local 偏实体邻域,global 偏全局主题,社区检索偏聚合摘要,混合检索负责把图和文本召回结合起来。