腾讯面试题 · tech:rag
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共 3056 道真题 · 当前筛选命中 10 道 · 更新 2026-08-05
筛选题目已选：tech:rag
考察点
技术栈
第 1 题你提到用了RAG，在项目中具体是怎么实现的呢？ 考察RAG架构的实际落地细节与工程实践能力第 2 题说一下你对 RAG（检索增强生成）的理解吗？ 考察对 RAG 的核心原理、产生背景和适用场景的理解第 3 题为什么在推荐系统中引入 RAG？它主要解决哪些问题？ 考察对 RAG 在推荐场景中的价值与适用边界的理解第 4 题RAG技术的原理是什么？ 考察对检索增强生成核心机制与流程的理解第 5 题请阐述检索增强生成(RAG)的核心原理,并说明如何通过RAG缓解大模型的幻觉问题。 考察对RAG架构原理的理解及解决幻觉问题的机制第 6 题在推荐系统中引入RAG有哪些优势和代价？ 考察对RAG方案利弊的全面权衡能力第 7 题RAG 的 chunk 划分策略是什么？ 考察对 RAG 检索质量影响因素的理解和实际调优能力第 8 题知识库的数据来源有哪些？如何构建一个可供 RAG 使用的知识库？ 考察知识库数据来源、清洗、切分与索引构建流程第 9 题对于RAG中的文档，通常采用哪些策略进行分块（chunk）？ 考察对RAG检索质量关键环节——文档分块策略的理解与权衡第 10 题在推荐系统中引入RAG（检索增强生成）主要为了解决哪些问题？ 考察对RAG在推荐场景中价值定位的理解