人工智能面试题 · 性能优化 · RAG
人工智能相关岗位面试题。
共 11389 道真题 · 当前筛选命中 38 道 · 更新 2026-08-05
筛选题目已选：性能优化 · RAG
考察点
技术栈
第 1 题结合你的项目经验，请谈谈一个基于RAG的应用在性能调优方面你会怎么做？ 考察RAG系统性能优化思路和项目实践第 2 题在 RAG 系统中，你们是否使用 rerank？如何做？ 考察重排模型在 RAG 中的应用与实现细节第 3 题请介绍RAG系统中Embedding模型的作用、选型要点和常见优化方法。 考察对RAG中Embedding模型的理解和实际应用能力第 4 题在RAG系统开发中，你从哪些方面进行优化以提升效果？请结合比赛经验说明。 考察RAG优化实践经验与问题拆解能力第 5 题RAG 系统有哪些关键优化点？ 考察 RAG 各环节的优化意识与工程实践第 6 题如何评估RAG系统的效果？你做了哪些改进？ 考察对RAG检索与生成链路质量的评估方法和迭代优化思路第 7 题RAG系统如何评估？有哪些评估指标？ 考察对RAG检索与生成各环节评估方法论的理解第 8 题针对RAG召回链路，你会如何优化以兼顾延迟和正确率？ 考察召回链路优化的系统思路与工程权衡第 9 题假如商品知识库是实时更新的，那么要怎样保证 RAG 的召回结果和库存信息保持一致呢？ 考察 RAG 系统中数据时效性、一致性保障与检索策略设计第 10 题在Agent落地场景中，RAG通常面临哪些延迟和正确率问题？请分别说明。 考察对Agent场景下RAG性能与准确性的系统认知第 11 题针对RAG项目，你提出了哪些优化方向来提升模型的问答效果？ 考察对RAG系统优化方向的理解与实践第 12 题如何提高RAG召回的准确率，以及对向量化模型进行微调的方法有哪些？ 考察RAG召回优化和向量化模型微调能力第 13 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 14 题在RAG项目中，你针对哪些环节做了优化？ 考察RAG系统优化的实际经验与方案权衡第 15 题你们在 RAG 应用中是如何做效果评估的？具体用了哪些指标？ 考察RAG系统评估方法论与指标体系的构建能力第 16 题在时空知识图谱中，如何保证图谱数据更新的实时性？请说明关键机制或优化手段。 考察实时性保障技术选型与权衡第 17 题RAG 检索环节有哪些常见优化手段？ 考察对 RAG 检索质量提升技术的理解与工程落地能力第 18 题在RAG的过滤阶段，你通常如何处理召回结果中的噪声和冗余信息？ 考察对RAG过滤环节的理解与实际处理能力第 19 题在RAG系统里，哪些环节最容易成为性能瓶颈？请结合原因说明。 考察发现与定位RAG系统性能瓶颈的能力第 20 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