人工智能行业面试题 · 技术原理 · tech:rag
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共 6000 道真题 · 当前筛选命中 14 道 · 更新 2026-08-05
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考察点
技术栈
第 1 题为什么会出现套用大模型并结合 BM25 算法的混合检索方式？ 考察对混合检索原理和适用场景的理解第 2 题请详细说明你的RAG系统中上下文管理和记忆机制是如何设计和实现的？ 考察RAG系统中上下文构建、记忆持久化与检索策略的设计能力第 3 题请详细说明如何基于LangChain框架实现RAG（检索增强生成）系统，并介绍其评测方法。 考察RAG系统设计、LangChain组件运用及评测方法论第 4 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 5 题请描述RAG（检索增强生成）流程的基本原理和关键步骤。 考察对RAG架构流程、组件及关键环节的理解第 6 题请具体说明在大型语言模型应用中，缓解模型幻觉的常用方法有哪些？ 考察对LLM幻觉成因及主流缓解策略的理解与应用第 7 题请介绍一个基于检索增强生成（RAG）的典型流程。 考察对RAG检索、增强、生成全链路的理解与边界意识第 8 题请介绍你在项目中如何使用 RAG，以及采用了哪些改进方法？ 考察对 RAG 核心流程的理解和优化思路第 9 题如何判断RAG检索到的内容与用户问题是否相关？ 考察RAG系统中检索相关性评估的方法论与实践第 10 题在RAG流程中，是否需要对检索结果进行Rerank？常见的Rerank策略有哪些？ 考察对Rerank必要性判断及常用Rerank算法的理解第 11 题具体介绍一下RAG项目中的应用，如何处理文档，如何计算相似度？ 考察RAG系统中文档处理、向量化与相似度计算的工程落地能力第 12 题请介绍一下你搭建的RAG项目的整体流程和关键环节设计。 考察对RAG系统架构、数据处理与检索生成流程的理解及项目实践能力第 13 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 14 题请解释 RAG（检索增强生成）的原理，并说明其解决了什么问题。 考察对 RAG 架构的理解、组件作用和业务价值