人工智能行业面试题 · tech:rag
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共 6000 道真题 · 当前筛选命中 21 道 · 更新 2026-08-05
筛选题目已选：tech: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 5 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 6 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 7 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 8 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 9 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 10 题文档如何整入数据库并提取，从而支持 RAG 检索？ 考察从文档入库到可用于检索的工程实现能力第 11 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 12 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 13 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 14 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 15 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 16 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 17 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 18 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 19 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 20 题针对一万个PDF文档做RAG时，如何保证检索的准确性和生成答案的可靠性？ 考察RAG实际落地中的质量与风险控制