人工智能行业面试题 · 方案权衡 · RAG
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共 6000 道真题 · 当前筛选命中 12 道 · 更新 2026-08-05
筛选题目已选：方案权衡 · RAG
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 3 题请描述你在项目中如何评估RAG（检索增强生成）系统的效果，以及为什么没有直接使用现成的RAG组件。 考察RAG系统评估方法论与组件选型决策能力第 4 题开放性问题：Agent 如何与 RAG 更好地结合？请详细阐述每个模块的设计思路。 考察对 Agent 与 RAG 结合架构的理解，以及各模块设计思路的深度第 5 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 6 题在开发一个基于大模型接口的 RAG 应用时，你会如何用 Go 设计高并发架构？ 考察 Go 并发模型在 RAG 应用中的工程实践与限流降级第 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 题请结合你熟悉的业务或项目，谈谈大模型的应用场景和落地方式。 考察对大模型典型应用场景的理解及与具体业务的结合能力第 9 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 10 题如何利用一万个PDF构建垂直领域的大模型？ 考察RAG方案的整体设计与技术选型第 11 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 12 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