我要招人登录

后端岗位面试题 · 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 152 道 · 更新 2026-08-05

筛选题目已选：tech:rag

第 21 题请介绍你的RAG项目，包括其业务内容和核心目标。考察候选人RAG项目的业务理解与项目描述能力业务理解项目复盘人岗匹配RAG 第 22 题如何选择合适的向量维度用于 RAG 系统中的向量检索？考察向量维度选择对检索质量和性能的影响技术原理技术选型方案权衡RAG 第 23 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系统设计技术原理AI AgentRAG 第 24 题在RAG项目中，你如何对文本进行词切分？请结合你的项目说明。考察文本切分策略及对RAG效果的影响问题拆解项目复盘技术选型RAG 第 25 题什么是RAG？请结合你的项目经验说明它是如何使用的。考察对RAG概念的理解及实际项目中的应用能力业务理解项目复盘技术原理RAGVector Database 第 26 题如何评估一个RAG系统的效果？请从检索质量和生成质量两个维度说明评估方法。考察对RAG系统评估体系的理解，包括检索部分与生成部分的解耦评估及端到端指标问题拆解技术原理方案权衡RAG 第 27 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问题拆解系统设计技术原理RAG 第 28 题请结合你熟悉的业务或项目，谈谈大模型的应用场景和落地方式。考察对大模型典型应用场景的理解及与具体业务的结合能力业务理解技术选型方案权衡LLMRAG 第 29 题RAG 如果生成的内容不好，采用对抗学习应该怎么做？考察对 RAG 生成质量问题的理解及应用对抗学习的思路问题拆解技术原理方案权衡RAG 第 30 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系统设计技术原理方案权衡LLMMCPRAG 第 31 题请谈谈你对MCP、RAG和Agent这三项技术的了解。考察对新兴AI工程技术的概念理解、适用场景和组合运用认知问题拆解技术原理AI AgentMCPRAG 第 32 题为什么要使用RAG技术？考察对RAG技术动机、适用场景和核心优势的理解技术原理方案权衡RAG 第 33 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风险判断系统设计方案权衡LLMRAG 第 34 题在RAG优化过程中，你遇到了哪些挑战？你是如何解决的？考察问题定位与解决能力，验证候选人项目经验真实性项目复盘结果导向问题排查RAG 第 35 题RAG是什么，你的项目里面是怎么用的？考察对RAG概念的理解及结合实际项目应用的能力问题拆解人岗匹配技术原理RAG 第 36 题请介绍你负责的 RAG 项目的整体流程、你的具体工作，以及数据是如何收集的，并说明当时为什么选择 RAG 而不是微调模型。考察 RAG 项目理解、数据工程细节与方案选型判断项目复盘技术选型方案权衡RAG 第 37 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系统设计技术原理RAG 第 38 题RAG 能解决什么问题？考察对检索增强生成适用场景及其与生成模型局限的关联理解业务理解技术原理技术选型RAG 第 39 题请解释什么是RAG（检索增强生成），并说明它的主要工作流程。考察对RAG核心概念和工作机制的理解业务理解技术原理RAGVector Database 第 40 题请说说你对 MCP、Agent 和 RAG 三者关系的理解，以及它们在实际系统中的应用。考察对 MCP、Agent、RAG 概念的理解及架构应用能力问题拆解技术原理技术选型AI AgentMCPRAG