人工智能面试题 · 问题拆解 · RAG
人工智能相关岗位面试题。
共 11389 道真题 · 当前筛选命中 68 道 · 更新 2026-08-05
筛选题目已选：问题拆解 · RAG
考察点
技术栈
第 21 题请谈谈如何提升RAG系统的鲁棒性，能想到哪些解决方案？ 考察对RAG系统常见故障场景的理解及针对性优化能力第 22 题你们在 RAG 应用中是如何做效果评估的？具体用了哪些指标？ 考察RAG系统评估方法论与指标体系的构建能力第 23 题在RAG系统中，如何设计文本分块策略？ 考察RAG文本分块策略的考量因素与实现权衡第 24 题在设计RAG系统时，你会如何优化其检索与生成效果？ 考察RAG系统优化策略与端到端评估方法第 25 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 26 题你会如何构建RAG系统的评估集与评估指标？ 考察RAG评估体系建设与量化能力第 27 题RAG构建知识库有什么难点？ 考察对RAG系统各环节难点与权衡的理解第 28 题请详细介绍你的RAG系统项目。 考察RAG系统的设计思路、实现细节与效果评估第 29 题什么是RAG？它是如何提升生成质量的？ 考察对RAG核心原理及其对生成质量提升机制的理解第 30 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 31 题RAG如果有噪声怎么办？ 考察对RAG检索噪声问题的识别与处理能力第 32 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 33 题请阐述检索增强生成(RAG)的核心原理,并说明如何通过RAG缓解大模型的幻觉问题。 考察对RAG架构原理的理解及解决幻觉问题的机制第 34 题大模型存在哪些问题，如何解决？ 考察对大模型核心局限性的认知及对应解决思路第 35 题你在项目中是如何使用 RAG（检索增强生成）的？ 考察对 RAG 架构原理、组件选型、落地实践与效果评估的理解第 36 题如何量化智能客服系统中使用RAG之后，准确率的提升？ 考察RAG效果评估的指标体系与量化方法第 37 题针对RAG（检索增强生成）子模块，你会用哪些指标来评估它的效果？ 考察对RAG检索与生成链路的评测指标理解第 38 题RAG检索召回的片段中，有一些质量差的，如何排除掉？ 考察RAG检索结果的质量控制与过滤策略第 39 题RAG的chunk优化策略有哪些？怎么评估检索相关性？ 考察对RAG中文本切分策略的理解及检索相关性评估方法第 40 题有没有了解Agent和RAG，请解释一下它们的原理。 考察对Agent与RAG技术原理的理解深度和准确性