后端岗位面试题 · 问题拆解 · tech:rag
题库中标记为“后端”的结构化面试题。
共 89928 道真题 · 当前筛选命中 44 道 · 更新 2026-08-05
筛选题目已选：问题拆解 · tech:rag
考察点
技术栈
第 21 题请描述一个RAG项目的完整工作流程，包括主要阶段和关键组件。 考察对RAG架构的理解、流程梳理与关键细节把握第 22 题请详细说明你的RAG系统中上下文管理和记忆机制是如何设计和实现的？ 考察RAG系统中上下文构建、记忆持久化与检索策略的设计能力第 23 题在构建大语言模型应用时，如何减少模型生成的幻觉现象？请结合你的实践说明。 考察对大语言模型幻觉成因的理解及实际缓解策略第 24 题请描述你在项目中实现 RAG 的具体过程。 考察 RAG 流程的完整性与关键技术环节第 25 题RAG技术有哪些难点和挑战？ 考察对RAG各环节潜在问题与应对策略的理解第 26 题详细介绍RAG的流程，并解释其中关键实现原理。 考察对检索增强生成全流程的理解及其关键技术原理第 27 题请介绍 RAG（检索增强生成）的整体工作流程，并说明在其中引入 RAG 的核心目的是什么。 考察对 RAG 流程与价值的理解，以及能否讲清检索与生成如何配合第 28 题请描述一个典型的RAG（检索增强生成）项目的完整流程和关键步骤。 考察对RAG系统整体架构、各环节作用和关键技术的理解第 29 题请说明你在项目中是如何使用RAG（检索增强生成）的，以及它的使用场景有哪些？ 考察对RAG原理、适用场景和局限性理解第 30 题请谈谈你对RAG、Agent、SSE、幻觉和Prompt相关概念的理解，并说明它们在构建AI应用时各扮演什么角色？ 考察对AI应用关键概念的理解及其实际应用关联第 31 题Agent和RAG有了解吗？展开说说。 考察对Agent与RAG技术概念、区别联系及实际应用的理解深度第 32 题请简述RAG（检索增强生成）检索的基本过程和关键步骤。 考察对RAG检索流程的理解，包括索引构建、查询处理、检索与排序第 33 题在RAG系统中，向量数据库中的内容未经模型训练，为什么模型还能据此正确回答？ 考察对RAG外部知识与参数知识关系的理解第 34 题请设计一个用于RAG系统的Agent提示词（Prompt），并说明其关键组成部分。 考察对RAG系统中Agent提示词设计的理解，包括角色设定、任务分解、上下文利用和输出约束第 35 题请解释 RAG（检索增强生成）的核心流程及其在 LLM 应用中的作用。 考察对 RAG 技术原理、流程和价值的理解第 36 题请解释RAG中的索引与检索阶段是如何工作的。 考察对RAG索引构建和检索流程的理解第 37 题请说明衡量RAG系统检索能力的常用指标有哪些，并简要解释各自含义。 考察对RAG检索质量评估指标的理解第 38 题场景题：客户输入一个软件或网页界面截图，如何通过RAG的方式帮助用户了解界面的每一个组件的作用？输入输出自己定义；相似的组件如图片框和视频框如何区分？ 考察RAG系统设计能力与多模态信息区分组件的技术方案第 39 题你怎么看像 AI Agent、RAG、MCP 等这些最近很火的概念？ 考察对新兴 AI 技术概念的理解深度、辩证思考及业务落地视角第 40 题请说明构建RAG系统时，向量数据库是如何搭建和选型的？ 考察RAG落地中向量数据库的构建流程、选型考量与检索质量保障