产品经理面试题 · RAG
产品经理相关岗位面试题。
共 5063 道真题 · 当前筛选命中 17 道 · 更新 2026-08-05
筛选题目已选：RAG
考察点
技术栈
第 1 题请设计一个基于RAG的智能客服产品方案，包括知识库构建。 考察从业务需求出发构建RAG知识库的设计能力第 2 题请谈谈你理解的RAG（检索增强生成），包括它的核心思想、典型流程以及适用场景。 考察对RAG技术原理、架构流程和应用边界的理解第 3 题怎么评估所构建的RAG知识库的准确率？ 考察RAG知识库的评估维度、指标设计与数据标注方法第 4 题在RAG系统中，知识库的文档来源通常包括哪些？你提到检索前的拆分逻辑，这个拆分粒度是如何确定的？ 考察对RAG知识库来源和文本拆分策略的理解第 5 题如何评估RAG的效果，客户成功指标有哪些？ 考察对RAG系统评估方法的理解及面向客户成果的指标设计能力第 6 题RAG原理是什么？ 考察对检索增强生成技术原理与流程的理解第 7 题请介绍公司AI客服的常见技术形式，例如基于RAG知识库的实现方式有哪些？ 考察对AI客服技术架构的理解，特别是RAG知识库的应用第 8 题对RAG（检索增强生成）技术的理解是什么？ 考察对RAG核心原理、关键组件和典型应用场景的理解第 9 题请解释RAG技术在电商场景中的典型应用方式。 考察对RAG技术原理及其在电商领域落地场景的理解第 10 题请介绍你对RAG（检索增强生成）的理解，以及你在项目中如何设计和落地一个RAG系统？ 考察对大模型应用架构（RAG）的理解深度与实际落地能力第 11 题在构建具备上下文感知能力的对话系统时，除了 RAG 技术，还有哪些可实现的技术方案？ 考察对 RAG 之外的知识增强与上下文处理方案的了解第 12 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 13 题请介绍一下你对RAG（检索增强生成）的理解及其应用场景。 考察对RAG核心概念、工作原理及实际应用的掌握程度第 14 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落地思路第 15 题我看到实习经历里面的项目有用到RAG技术，可以具体说下这个在你们项目中的作用，以及是如何优化检索效果的？ 考察对RAG技术原理、项目落地与检索优化方法的理解第 16 题请介绍你在实习中针对 RAG 系统是如何设计文本切分策略的？遇到一个问题对应多个答案的情况时，你会如何调整切分方式？ 考察对 RAG 切分策略的理解及针对特定场景的调优能力第 17 题RAG的流程是什么？ 考察对检索增强生成核心流程的理解与描述能力