互联网/IT行业面试题 · 技术原理 · tech:rag
互联网/IT行业相关面试题，按题目行业基础数据聚合。
共 47588 道真题 · 当前筛选命中 152 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 41 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 42 题请比较 RAG 与 Agent 场景中 Prompt 设计的主要区别，并说明各自通常包含哪些组成部分及与 AI 交互方式的不同。 考察对大模型应用不同架构下 Prompt 设计差异及交互机制的理解第 43 题请描述一个RAG项目的完整工作流程，包括主要阶段和关键组件。 考察对RAG架构的理解、流程梳理与关键细节把握第 44 题请介绍你对RAG（检索增强生成）的理解，并说明其核心组件和工作流程。 考察对RAG原理、组件及流程的理解深度第 45 题多模态RAG有哪些主流实现框架？ 考察对多模态检索增强生成框架的广度认知第 46 题我看到实习经历里面的项目有用到RAG技术，可以具体说下这个在你们项目中的作用，以及是如何优化检索效果的？ 考察对RAG技术原理、项目落地与检索优化方法的理解第 47 题RAG中的向量数据库有用过吗？它的原理是什么，为什么要使用它？ 考察对RAG架构中向量数据库的原理理解、适用场景及实际应用经验第 48 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 49 题如何量化智能客服系统中使用RAG之后，准确率的提升？ 考察RAG效果评估的指标体系与量化方法第 50 题详细介绍RAG的流程，并解释其中关键实现原理。 考察对检索增强生成全流程的理解及其关键技术原理第 51 题在RAG系统中，检索阶段如何综合关键词匹配与向量匹配的结果，最终给出返回给生成模型的文档？ 考察RAG检索融合策略与排序机制的理解第 52 题做 RAG 检索的话，如何实现多模态的这种检索能力？ 考察多模态 RAG 中跨模态检索的技术选型与实现思路第 53 题RAG的流程是什么？ 考察对检索增强生成核心流程的理解与描述能力第 54 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 55 题RAG 的查询改写和混合检索是如何实现的？ 考察对 RAG 中查询改写的策略和混合检索的机制理解第 56 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第 57 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 58 题为什么大模型结合 RAG 会出现 AI 幻觉的现象？ 考察对 RAG 幻觉根因的理解及系统性归因能力第 59 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 60 题谈谈传统搜索算法和RAG的理解 考察对传统搜索算法与检索增强生成的理解及两者关系