人工智能面试题 · Vector Database
人工智能相关岗位面试题。
共 11389 道真题 · 当前筛选命中 36 道 · 更新 2026-08-05
筛选题目已选：Vector Database
考察点
技术栈
第 1 题请介绍RAG（检索增强生成）的完整流程。 考察对RAG核心组件与流程的理解第 2 题你的RAG项目采用了哪种检索方案？为什么这样选？ 考察检索策略选择与效果权衡第 3 题向量数据库的底层代码一直在迭代，你如何看待和应对这种情况？ 考察候选人对开源技术迭代的认知与工程实践中的应对策略第 4 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 5 题请介绍RAG（检索增强生成）的基本流程。 考察对RAG技术流程的理解与表达完整性第 6 题请介绍一下RAG（检索增强生成）的整体流程。 考察对RAG核心链路各环节的理解与表达第 7 题如果为Agent设计记忆的embedding和检索策略，你会如何选择embedding模型并配置检索参数？ 考察对embedding模型选择和检索策略设计的实际思考第 8 题RAG怎么构建索引的？ 考察对RAG检索增强生成中索引构建流程与细节的理解第 9 题RAG的知识库是怎么构建的，知识库长什么样子？ 考察RAG知识库的构建流程、数据组织形式与检索基础第 10 题请描述RAG系统的整体流程，并说明各环节的主要作用。 考察对RAG整体架构的理解和流程梳理能力第 11 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 12 题请描述RAG（检索增强生成）链路的完整流程。 考察对RAG系统各环节及其衔接的理解第 13 题请解释RAG的原理、优缺点是什么？ 考察对RAG技术框架的理解及其在应用中的权衡第 14 题向量数据库的选型如何考虑的？ 考察对向量数据库技术特性、适用场景及选型权衡的理解第 15 题请详细说明你如何实现一个基于RAG（检索增强生成）的问答系统？ 考察对RAG全流程、组件选型及优化策略的掌握程度第 16 题请结合实际场景说明 Elasticsearch 和向量数据库分别适合解决哪些问题，以及各自的核心使用方法和优缺点。 考察对 Elasticsearch 和向量数据库的适用场景、核心机制及选型判断能力第 17 题如何设计大语言模型应用中的长期记忆存储，并在历史记录量很大时优化查询效率？ 考察对长期记忆存储方案的理解及大规模场景下的查询优化能力第 18 题请介绍一个你参与的 RAG（检索增强生成）项目，包括系统架构、关键模块和主要挑战。 考察对 RAG 完整链路（检索、重排、生成）的理解与项目落地能力第 19 题向量数据库在RAG（检索增强生成）中扮演什么角色？ 考察对RAG架构中向量检索环节作用的理解第 20 题RAG是怎么做的，向量库怎么构建的？ 考察对RAG整体流程和向量库构建细节的理解