后端岗位面试题 · 技术原理 · tech:rag
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共 89928 道真题 · 当前筛选命中 116 道 · 更新 2026-08-05
筛选题目已选：技术原理 · tech:rag
考察点
技术栈
第 81 题请介绍你在项目中如何使用大模型、RAG 和 LangChain 技术，并说明它们的核心作用。 考察对大模型应用、RAG 和 LangChain 的理解与实践能力第 82 题用于RAG的数据是从哪里来的？ 考察对RAG数据来源、预处理与知识库构建流程的理解第 83 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 84 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 85 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 86 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 87 题RAG相比简单的直接文本匹配,有什么优点? 考察对RAG原理及其对比传统文本匹配优势的理解第 88 题请介绍你实现 RAG 项目时整体处理流程是怎样的？ 考察对 RAG 关键环节的理解、实际落地与问题思考第 89 题谈谈对RAG的理解，你认为它主要解决了哪些问题？ 考察对RAG技术原理、动机和实际价值的理解第 90 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 91 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 92 题RAG系统中检索阶段通常返回多少条候选文档，如何确定这个数量？ 考察RAG检索阶段的Top-K设置及其对生成质量的影响第 93 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 94 题请说明 RAG 的典型使用场景有哪些。 考察对检索增强生成适用场景的理解第 95 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第 96 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 97 题RAG的优化有哪些手段？ 考察对检索增强生成系统各环节优化手段的理解与系统性思考第 98 题在RAG系统中，向量数据库存储的是什么内容，检索过程是如何进行的？ 考察对RAG架构中向量数据库角色与检索机制的理解第 99 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 100 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