人工智能面试题 · 系统设计 · Vector Database
人工智能相关岗位面试题。
共 11389 道真题 · 当前筛选命中 19 道 · 更新 2026-08-05
筛选题目已选：系统设计 · 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 3 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 4 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 5 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 6 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 7 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 8 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 9 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 10 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 11 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第 12 题请详细介绍RAG（检索增强生成）系统的工作流程，以及各环节的关键细节。 考察对RAG系统完整流程的理解及关键环节的实现与权衡第 13 题请描述你的RAG项目的工作流程。 考察对RAG整体架构和数据流向的理解第 14 题请描述RAG（检索增强生成）流程的基本原理和关键步骤。 考察对RAG架构流程、组件及关键环节的理解第 15 题如何利用一万个PDF构建垂直领域的大模型？ 考察RAG方案的整体设计与技术选型第 16 题针对一万个PDF文档做RAG时，如何保证检索的准确性和生成答案的可靠性？ 考察RAG实际落地中的质量与风险控制第 17 题请详细描述RAG（检索增强生成）系统的完整处理流程。 考察对RAG架构各环节的理解与表述能力第 18 题在构建 LLM Agent 时，为了使它能够跨会话保留和利用信息，可以采用哪些机制来实现长期记忆？ 考查对 LLM Agent 长期记忆机制的理解，以及实现方案的掌握。第 19 题请解释 AutoGPT 在没有人工干预的情况下，如何一步步做出决策并执行任务？它依赖哪些核心机制来保证自主运行的持续性和正确性？ 考查对 AutoGPT 自主决策机制的理解，包括任务分解、循环执行和反馈调整。