后端岗位面试题 · 方案权衡 · 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 57 道 · 更新 2026-08-05
筛选题目已选：方案权衡 · tech:rag
考察点
技术栈
第 41 题伪多模态RAG与真正的多模态RAG在实现上有何区别？ 考察对多模态RAG实现深度的理解第 42 题在什么情况下可以判断某个场景不一定要使用 RAG？ 考察对技术选型边界和方案权衡的判断第 43 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 44 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 45 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 46 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 47 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 48 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 49 题微调和RAG的优劣势分别是什么 考察对大语言模型应用中微调与RAG两种主流方法的技术理解与适用场景判断第 50 题引入外部知识库这个处理能具体讲下吗 考察RAG方案设计、知识库集成与检索增强生成的理解第 51 题询问RAG召回的设计思路 考察RAG召回环节的检索策略、召回质量与系统设计权衡第 52 题请介绍你对 RAG（检索增强生成）的理解，包括它的核心流程和主要作用。 考察对 RAG 概念、流程与价值的掌握程度第 53 题RAG中检索（retrieve）除了向量数据库还能怎么做？ 考察对RAG检索环节的深入理解和多种检索方案的权衡能力第 54 题RAG是一种银弹吗，还是有特定的场景限制？ 考察对RAG适用边界的理解与方案权衡能力第 55 题请比较工具调用（Function Calling）与 RAG 两种大模型应用的实现方式，在什么场景下选择哪种？ 考察对大模型应用两种主流架构的理解、适用场景判断与方案权衡第 56 题请介绍你对RAG（检索增强生成）和AI Agent的技术理解，并说明它们各自适用的场景。 考察对RAG与AI Agent核心概念、原理和适用场景的理解第 57 题请解释什么是RAG（检索增强生成），并说明其核心工作原理与适用场景。 考察对RAG概念、流程及适用场景的理解