后端岗位面试题 · 系统设计 · 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 68 道 · 更新 2026-08-05
筛选题目已选：系统设计 · RAG
考察点
技术栈
第 1 题请介绍检索增强生成（RAG）的基本原理和应用价值。 考察对 RAG 架构的理解、组成模块及其与纯生成模型的区别第 2 题请说明RAG（检索增强生成）的核心原理和标准流程。 考察对RAG原理、流程与组件的理解深度第 3 题让你设计一个RAG你要怎么做？ 考察RAG系统的整体设计、组件选择与关键工程考量第 4 题请介绍一下你的RAG项目，并说明整个处理流程。 考察对RAG系统整体架构、各模块流程及技术细节的理解第 5 题请介绍你对 RAG（检索增强生成）的理解和实际应用经验。 考察对 RAG 技术原理及应用场景的掌握第 6 题公司有面向用户、面向内部的多款产品，用户及内部员工会有各类问题，请设计一个AI助手来解答他们的问题。 考察从需求分析到系统架构的AI助手整体设计能力，覆盖场景、流程、架构与评估第 7 题如果让你设计一个RAG问答机器人，你会怎么设计？ 考察RAG系统设计能力，覆盖检索、生成与评估第 8 题RAG能做哪些优化呢？ 考察对检索增强生成各环节优化点的系统理解第 9 题请介绍RAG（检索增强生成）的完整流程。 考察对RAG核心组件与流程的理解第 10 题请描述你在项目中如何评估RAG（检索增强生成）系统的效果，以及为什么没有直接使用现成的RAG组件。 考察RAG系统评估方法论与组件选型决策能力第 11 题如何评测一个RAG引擎的具体效果？请给出评测方案。 考察对RAG系统评测维度、指标和方法的理解第 12 题RAG中如何进行文本切片与划分？ 考察RAG中文档切分的策略、权衡与工程实践第 13 题RAG系统如何优化？请结合查询重写、多路召回和重排等方面说明。 考察对RAG检索增强生成各优化环节的理解与工程实践第 14 题请描述你在 AI 超级智能体项目中构建 RAG 知识库的具体做法，包括文档处理、向量化、存储和检索等关键步骤。 考查候选人在实际项目中应用 RAG 构建知识库的工程实践能力。第 15 题请描述RAG系统中从原始文档到可检索内容的完整处理流程，包括各环节的主要作用。 考查对RAG（检索增强生成）中文档处理环节的理解，以及能否清晰表述从加载到索引的转化过程。第 16 题请谈谈你对Agent和RAG的理解。 考察对Agent和RAG核心概念、区别与结合应用的认知第 17 题请描述从用户输入提示词（prompt）开始，经过RAG检索与工具（tool）调用，直至返回结果的完整流程链路。 考察对大模型应用系统（RAG与工具调用）整体架构和流程串接的理解第 18 题AI Agent是怎么实现的？如何通过调用大模型的API、RAG、MCP等组件组合来实现这个Agent？ 考察对大模型应用架构、Agent实现模式和外部工具集成能力的理解第 19 题如果客服系统需要自动回复用户咨询，如何通过大模型实现智能问答？ 考察大模型在客服场景中的应用设计与工程落地能力第 20 题RAG是什么，大模型是怎么检索文档的？ 考察对检索增强生成的概念理解与检索流程掌握