滴滴面试题 · 技术原理 · RAG
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共 2131 道真题 · 当前筛选命中 14 道 · 更新 2026-08-05
筛选题目已选：技术原理 · RAG
考察点
技术栈
第 1 题你在项目中使用了RAG，那什么场景下RAG无法解决，必须升级到GraphRAG？请结合具体例子说明。 考察对RAG局限性的理解以及GraphRAG适用场景的判断第 2 题什么是RAG？ 考察对检索增强生成核心概念、组件和价值的理解第 3 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 4 题请简要阐述当前大模型应用的主流范式，并说明其典型技术架构与适用场景。 考察对大模型应用范式（如RAG、Agent、微调等）的整体认知与辨析能力第 5 题请说明 RAG 系统的整体架构，并重点讲解文本分块的策略与考量。 考察对 RAG 架构的理解以及文本分块的实际设计能力第 6 题什么是SFT，和RAG的不同侧重点是什么？ 考察对大模型微调与检索增强两种技术路线的理解与侧重点辨析第 7 题为什么在推荐系统中引入 RAG？它主要解决哪些问题？ 考察对 RAG 在推荐场景中的价值与适用边界的理解第 8 题请详细说明RAG流程，包括检索方式和每个步骤的原理。 考察对RAG各环节原理的理解和系统表述能力第 9 题请介绍一个基于检索增强生成（RAG）的典型流程。 考察对RAG检索、增强、生成全链路的理解与边界意识第 10 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第 11 题为什么要把检索（retrieval）和生成（generation）拆开成两个独立阶段？ 考察对 RAG 架构解耦和模块化设计的理解第 12 题为什么要使用 RAG 而不是纯大模型生成回答？ 考察对 RAG 价值与适用场景的理解第 13 题在做RAG系统时，关键词是怎么设计的？ 考察RAG系统中关键词抽取与检索策略设计第 14 题在构建RAG系统时，你们用的什么AI？ 考察候选人对RAG所用模型组件的理解与选型能力