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 41 题深入RAG原理层面，有哪些优化思路？ 考察对RAG系统各环节原理性优化方法的理解深度第 42 题请围绕适老化RAG场景，展开讲讲你认为在适老化领域还有哪些值得尝试的产品或技术方向。 考察对适老化场景的业务理解与技术落地能力第 43 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 44 题请介绍RAG项目的整体流程。 考察对RAG各环节的理解、实现细节与取舍第 45 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 46 题RAG知识引擎包含了哪些核心功能？ 考察对RAG系统架构和核心模块的理解第 47 题关于RAG（检索增强生成），切片和向量库是如何处理的？ 考察RAG系统中切片策略与向量库的实践理解第 48 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 49 题请介绍你对 RAG（检索增强生成）的理解及常见实现思路。 考察对检索增强生成技术的原理理解、关键组件和典型流程的掌握第 50 题请介绍一下你搭建的RAG项目的整体流程和关键环节设计。 考察对RAG系统架构、数据处理与检索生成流程的理解及项目实践能力第 51 题如何将人工回答反馈接入向量库以优化 RAG 系统？ 考察反馈闭环和数据治理能力第 52 题如果用RAG做判卷场景，你会把什么内容作为检索的知识库或语料库？ 考察对RAG系统知识库构建的领域理解与落地设计能力第 53 题请设计一个基于RAG的大文档检索系统，并说明如何增强检索效果。 考察对RAG架构、文档分块、检索增强与回答生成的理解和设计能力第 54 题RAG有很多发展方向，现在通用化的是去做文档分词、语义召回。你觉得对企业而言，企业的RAG发展方向是怎么样的？ 考察对RAG技术趋势的理解及企业落地场景的判断第 55 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 56 题请介绍RAG（检索增强生成）的基本原理和典型实现流程。 考察对RAG技术概念、检索与生成结合思路的理解第 57 题如果候选人对 Agent 有了解，请说明 Agent 与 RAG 的区别和联系。 考察对大模型应用层组件边界的理解第 58 题请描述RAG（检索增强生成）的实现过程。 考察对RAG核心流程、组件和工程实现的理解第 59 题请描述一个基于向量检索的RAG（检索增强生成）系统从查询到生成的完整处理链路。 考察对RAG架构各环节的理解和系统化表达能力第 60 题请介绍 RAG（检索增强生成）的整体架构及关键模块。 考察对 RAG 系统组成、数据流程和关键环节的理解