淘天集团面试题 · 方案权衡 · RAG
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共 2775 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 题相比于让大模型直接回答问题，现在很流行的RAG（检索增强生成）方案，它最大的好处是什么？主要解决了什么痛点？ 考察对RAG技术核心价值与适用场景的理解，以及与纯大模型生成方案的对比优势第 2 题RAG有哪些分类？ 考察对检索增强生成技术分类的整体理解第 3 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 4 题伪多模态RAG和多模态RAG分别如何实现，有什么区别？ 考察对多模态RAG两种实现路径的区分和实质差异的理解第 5 题请说明大模型微调（Fine-tuning）与 RAG（检索增强生成）的区别及各自的适用场景。 考察对微调和RAG两种大模型增强方式的理解、选型能力和方案权衡第 6 题RAG的chunk优化策略有哪些？怎么评估检索相关性？ 考察对RAG中文本切分策略的理解及检索相关性评估方法第 7 题请介绍你对 RAG（检索增强生成）的理解及常见实现思路。 考察对检索增强生成技术的原理理解、关键组件和典型流程的掌握第 8 题请说明该RAG智能客服方案的检索策略和生成优化。 考察RAG检索质量与生成效果的优化能力第 9 题RAG与传统检索+模型生成的流程有何不同？ 考察对RAG与朴素检索生成架构差异的理解第 10 题伪多模态RAG与真正的多模态RAG在实现上有何区别？ 考察对多模态RAG实现深度的理解第 11 题RAG相比简单的直接文本匹配,有什么优点? 考察对RAG原理及其对比传统文本匹配优势的理解第 12 题在电商场景下，你会选择哪个方向探索AI应用并产出MVP？请说明方向选择、模型技术和实现路径。 考察电商业务理解、AI技术选型及MVP落地思路