人工智能面试题 · 系统设计 · RAG
人工智能相关岗位面试题。
共 11389 道真题 · 当前筛选命中 110 道 · 更新 2026-08-05
筛选题目已选：系统设计 · RAG
考察点
技术栈
第 101 题请介绍你的项目如何实现RAG，包括索引构建和检索流程。 考察RAG系统设计的整体理解和工程实现细节第 102 题请详细描述RAG（检索增强生成）系统的完整处理流程。 考察对RAG架构各环节的理解与表述能力第 103 题在基于LangChain构建RAG系统的过程中，对于PDF文档中表格数据的召回问题，你会采取哪些处理策略？请描述整体流程和关键技术点。 考察候选人在RAG系统中处理复杂文档结构（特别是表格）的工程能力与方案设计思路。第 104 题在RAG（检索增强生成）系统中，重排序（Rerank）环节的作用是什么？具体实施步骤包括哪些？请结合技术要点说明。 考察对RAG系统中Rerank环节的理解及实施流程，包括其目的、常用方法、步骤和注意事项。第 105 题在 RAG 应用中，为了提升检索精度，数据清洗与预处理环节应如何进行？ 考查候选人对 RAG 数据管道中数据质量管理的理解与实践能力。第 106 题在真实应用场景中，完成 RAG 系统的调优后，应当采用哪些效果评估标准和评估方法？请结合具体的应用场景说明评估指标的选择依据与实施方式。 考查候选人对 RAG 系统评估体系的理解，是否掌握指标选取、评估方法及真实场景下的落地考量。第 107 题请解释在检索增强生成（RAG）系统中，Embedding嵌入的含义及其作用是什么？ 考察候选人对RAG中Embedding概念的清晰理解，包括其定义、表征方式及在RAG流程中的价值。第 108 题请阐述Advanced RAG的基本概念及其与基础RAG的主要区别，并说明其典型的技术组件或流程优化点。 考查对RAG技术进阶方向的理解，评估是否掌握高级RAG的核心优化点。第 109 题在构建 LLM Agent 时，为了使它能够跨会话保留和利用信息，可以采用哪些机制来实现长期记忆？ 考查对 LLM Agent 长期记忆机制的理解，以及实现方案的掌握。第 110 题在构建RAG系统时，如果拥有多个知识库，如何设计检索流程才能在保证查询速度的同时维持答案准确性，并有效降低模型幻觉的发生？ 考察候选人对RAG系统在多个知识库场景下的架构设计能力，以及对检索效率、准确性和幻觉抑制的平衡策略。