互联网/IT行业面试题 · 系统设计 · RAG
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共 47588 道真题 · 当前筛选命中 83 道 · 更新 2026-08-05
筛选题目已选：系统设计 · RAG
考察点
技术栈
第 61 题请详细讲解RAG（检索增强生成）的实现原理，包括主要模块、关键流程和典型应用场景。 考察对RAG框架核心组件、流程逻辑和应用边界的理解第 62 题如何评测一个RAG引擎的具体效果？请给出评测方案。 考察对RAG系统评测维度、指标和方法的理解第 63 题请介绍 RAG 的完整流程，并说明构建向量检索库时如何处理时间衰减对召回的影响。 考察对 RAG 全流程的掌握及对向量检索中时效性问题的处理能力第 64 题你提到用了RAG，在项目中具体是怎么实现的呢？ 考察RAG架构的实际落地细节与工程实践能力第 65 题在你们系统中，大模型是如何发挥作用的？检索环节又是如何设计的？ 考察对大模型应用架构和检索机制的理解，以及将技术原理落到实际系统的能力第 66 题在RAG系统中，你会如何优化召回链路以提升效果？ 考察对召回链路各环节优化手段的掌握程度第 67 题请介绍检索增强生成（RAG）的基本原理和应用价值。 考察对 RAG 架构的理解、组成模块及其与纯生成模型的区别第 68 题针对大模型幻觉问题，请提出系统性的解决方案。 考察对大模型幻觉治理方法体系的掌握与整合能力第 69 题请介绍一下 RAG（检索增强生成）的整体工作流程，并说明其中关键环节的作用。 考察对 RAG 流程的整体理解与关键环节的把握第 70 题在RAG系统中的切片策略和索引命中率之间有什么关系？请解释如何分析并优化切片以提升检索命中率。 考察候选人对RAG系统中切片策略与检索准确性的理解及优化方法第 71 题在检索增强生成流程中，经过重排序后通常返回多少个文本块？你做过哪些验证来保证这个数量是合理的？ 考察RAG系统中重排序后返回块数的设定逻辑与验证方法第 72 题请解释RAG（检索增强生成）的技术原理，并说明其核心组件。 考察对RAG整体架构、检索与生成协同机制的理解第 73 题我们的RAG系统上线后，发现有时候还是会“胡说八道”，或者答非所问。如果让你去排查，你会从哪些方面入手？ 考察对RAG系统整体架构的理解与系统性排查问题的能力第 74 题如何缓解大模型幻觉？ 考察对幻觉抑制方案的系统性掌握第 75 题请介绍你对多模态 RAG 的理解，并说明它与传统文本 RAG 的区别。 考察对多模态检索增强生成概念与应用的理解第 76 题在RAG系统中,分片算法和调参分别如何影响检索效果?你认为哪个更关键,为什么? 考察RAG系统设计中对分片、检索参数及其优先级权衡的理解第 77 题在 RAG+知识图谱的 Agent 系统中,知识图谱的更新机制通常如何设计? 考察知识图谱更新机制的整体设计与数据一致性第 78 题RAG中如何处理非结构化知识与结构化知识的混合检索? 考察RAG架构中融合非结构化与结构化数据检索的设计能力第 79 题请介绍一下你的RAG项目，并说明整个处理流程。 考察对RAG系统整体架构、各模块流程及技术细节的理解第 80 题请说明该RAG智能客服方案的检索策略和生成优化。 考察RAG检索质量与生成效果的优化能力