标签题目
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。