专业服务行业面试题 · tech:rag
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共 27579 道真题 · 当前筛选命中 73 道 · 更新 2026-08-05
筛选题目已选：tech:rag
考察点
技术栈
第 1 题项目:RAG 和 GraphRAG 在处理多跳推理时的根本区别是什么? 考察对RAG与GraphRAG在多跳推理场景下技术本质的理解与对比能力第 2 题请描述一个典型的RAG（检索增强生成）项目的完整流程和关键步骤。 考察对RAG系统整体架构、各环节作用和关键技术的理解第 3 题RAG文档怎么切分？ 考察RAG文档切分的策略、影响因素和评估方法第 4 题RAG构建知识库有什么难点？ 考察对RAG系统各环节难点与权衡的理解第 5 题针对RAG召回链路，你会如何优化以兼顾延迟和正确率？ 考察召回链路优化的系统思路与工程权衡第 6 题请分别说明微调（Fine-tuning）和 RAG 的适用场景及各自的优缺点。 考察对大模型应用技术选型的理解及场景适配能力第 7 题请介绍RAG系统中Embedding模型的作用、选型要点和常见优化方法。 考察对RAG中Embedding模型的理解和实际应用能力第 8 题请结合你在实际项目中的经历，说明你是如何设计和实现RAG系统的，遇到了哪些问题以及如何解决。 考察RAG落地能力、项目实践细节与问题解决思路第 9 题RAG的知识库是怎么构建的，知识库长什么样子？ 考察RAG知识库的构建流程、数据组织形式与检索基础第 10 题请介绍一个你参与过的 RAG（检索增强生成）项目，并说明它的核心亮点。 考察对RAG架构的理解、项目贡献与效果呈现能力第 11 题在RAG系统里，哪些环节最容易成为性能瓶颈？请结合原因说明。 考察发现与定位RAG系统性能瓶颈的能力第 12 题RAG如果有噪声怎么办？ 考察对RAG检索噪声问题的识别与处理能力第 13 题在 GraphRAG 项目中，你是如何解决传统 RAG 的“召回噪声”和“信息碎片”问题的？ 考察对 GraphRAG 原理与 RAG 缺陷的深入理解及实际落地能力第 14 题你是否做过针对 RAG 系统的归因实验？如果有，请描述实验设计和得出的结论；如果没有，请说明你如何设计一次归因实验来验证问题来源。 考察候选人设计实验验证假设的方法论和实操经验第 15 题请描述一个典型的 RAG Agent 模型架构，并说明各模块的作用。 考察对 RAG Agent 整体架构及模块职责的理解第 16 题请说明构建RAG系统时，向量数据库是如何搭建和选型的？ 考察RAG落地中向量数据库的构建流程、选型考量与检索质量保障第 17 题在Agent落地场景中，RAG通常面临哪些延迟和正确率问题？请分别说明。 考察对Agent场景下RAG性能与准确性的系统认知第 18 题RAG（检索增强生成）相比纯大模型生成有哪些好处？ 考察对RAG架构优势与适用场景的理解第 19 题请介绍一下RAG（检索增强生成）的整体流程。 考察对RAG核心链路各环节的理解与表达第 20 题在RAG系统中，如何设计防护措施来避免恶意注入的错误信息影响生成内容？ 考察候选人对RAG安全防护的综合设计能力