后端岗位面试题 · tech:rag
题库中标记为“后端”的结构化面试题。
共 89928 道真题 · 当前筛选命中 152 道 · 更新 2026-08-05
筛选题目已选：tech:rag
考察点
技术栈
第 41 题RAG检索的准确性怎么保证 考察对RAG检索环节中相关性、召回准确性和系统性优化策略的理解第 42 题介绍一下大语言模型的RAG？ 考察对RAG架构、核心流程和应用价值的理解第 43 题请解释RAG（检索增强生成）的核心原理，并说明它解决了大语言模型的哪些典型问题？ 考察对RAG技术本质及其价值场景的理解第 44 题在检索增强生成流程中，经过重排序后通常返回多少个文本块？你做过哪些验证来保证这个数量是合理的？ 考察RAG系统中重排序后返回块数的设定逻辑与验证方法第 45 题在设计 RAG 模块时，如何合理拆分上下文压缩和查询改写？请给出实现思路。 考察 RAG 架构设计和查询处理能力第 46 题你提到用了RAG，在项目中具体是怎么实现的呢？ 考察RAG架构的实际落地细节与工程实践能力第 47 题在 RAG 系统中，你是如何设计文档切分（split）策略的？ 考察 RAG 中文档切分的核心考量与工程实践第 48 题怎么评估 RAG 的生成内容 考察RAG系统生成质量的评估方法与指标体系第 49 题请介绍你对 RAG（检索增强生成）的理解，并说明其典型工作流程和应用场景。 考察对检索增强生成技术的理解深度、流程掌握及应用能力第 50 题请介绍RAG（检索增强生成）有哪些主要分类？ 考察对RAG体系分类的掌握程度第 51 题请介绍你参与过的一个结合 Agent 与 RAG 技术的项目，说明它的整体架构和你的主要职责。 考察对 Agent 与 RAG 结合架构的理解及项目实践经验第 52 题说一下你对 RAG（检索增强生成）的理解吗？ 考察对 RAG 的核心原理、产生背景和适用场景的理解第 53 题在RAG系统中，检索阶段如何综合关键词匹配与向量匹配的结果，最终给出返回给生成模型的文档？ 考察RAG检索融合策略与排序机制的理解第 54 题针对RAG这部分，有没有自己构建知识库进行对比实验来评估效果？ 考察RAG系统评估实验设计与对比分析能力第 55 题RAG系统如何评估？RAG评估体系中最重要的是什么？ 考察对RAG评估维度、指标和核心关注点的理解第 56 题在RAG系统中,分片算法和调参分别如何影响检索效果?你认为哪个更关键,为什么? 考察RAG系统设计中对分片、检索参数及其优先级权衡的理解第 57 题请解释 RAG（检索增强生成）的工作原理，并说明它解决了大模型的哪些问题。 考察对 RAG 技术原理及其价值场景的理解第 58 题请比较 RAG 与 Agent 场景中 Prompt 设计的主要区别，并说明各自通常包含哪些组成部分及与 AI 交互方式的不同。 考察对大模型应用不同架构下 Prompt 设计差异及交互机制的理解第 59 题传统RAG有哪些主要痛点？ 考察对传统RAG检索与生成链路局限性的理解第 60 题在 RAG 场景中，当知识库规模很大导致检索变慢时，你会如何优化？ 考察对大规模知识库检索性能优化方案的理解与权衡