互联网/IT行业面试题 · 业务理解 · RAG
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共 47588 道真题 · 当前筛选命中 36 道 · 更新 2026-08-05
筛选题目已选：业务理解 · RAG
考察点
技术栈
第 1 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 2 题请完整讲解你参与的这个RAG项目，并说明团队分工以及哪种优化方式对指标提升最多。 考察RAG项目全流程理解、团队角色认知与优化效果分析能力第 3 题请介绍你对 RAG（检索增强生成）的理解，并说明其典型工作流程和应用场景。 考察对检索增强生成技术的理解深度、流程掌握及应用能力第 4 题你的知识库项目中是否使用了 RAG（检索增强生成）？如果是，请说明其核心流程和具体组件。 考察对 RAG 技术栈的理解和实际应用能力第 5 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 6 题请设计一个基于RAG的智能客服产品方案，包括知识库构建。 考察从业务需求出发构建RAG知识库的设计能力第 7 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第 8 题请谈谈你理解的RAG（检索增强生成），包括它的核心思想、典型流程以及适用场景。 考察对RAG技术原理、架构流程和应用边界的理解第 9 题RAG系统如何评估？RAG评估体系中最重要的是什么？ 考察对RAG评估维度、指标和核心关注点的理解第 10 题你如何看待 RAG 在大模型应用中的定位？它未来是否会长期存在？ 考察对 RAG 技术本质的理解及其在大模型应用中的长期价值判断第 11 题在RAG项目中，如何评估RAG系统？RAG评估体系中最重要的是什么？ 考察RAG评估体系的构建、评估指标及侧重点理解第 12 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 13 题请分别解释 RAG、MCP 和 Agent 的核心流程，并说明三者之间的关系。 考察对 RAG、MCP、Agent 概念的准确理解及流程串联能力第 14 题请介绍你对 RAG（检索增强生成）的理解及其典型应用场景。 考察对 RAG 概念、核心组件和适用场景的理解第 15 题如果 RAG 生成需要融合多个文档（如 doc A 和 doc B）进行逻辑推理，你会怎么设计？ 考察多文档 RAG 的检索、融合与推理设计能力第 16 题RAG系统如何评估？有哪些评估指标？ 考察对RAG检索与生成各环节评估方法论的理解第 17 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 18 题请介绍一下你对大模型相关原理的理解，例如 Agent 和 RAG 的概念。 考察对大模型原理的掌握程度以及相关概念的理解深度第 19 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第 20 题请解释RAG技术在电商场景中的典型应用方式。 考察对RAG技术原理及其在电商领域落地场景的理解