人工智能面试题 · 技术原理 · RAG
人工智能相关岗位面试题。
共 11389 道真题 · 当前筛选命中 192 道 · 更新 2026-08-05
筛选题目已选：技术原理 · RAG
考察点
技术栈
第 101 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 102 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 103 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 104 题请介绍RAG（检索增强生成）技术的最新进展，并谈谈你对其发展趋势的看法。 考察对RAG前沿技术的了解、信息更新能力和技术趋势分析第 105 题请介绍RAG系统中的召回与重排阶段，说明每个阶段的目标和常用方法。 考察对RAG检索流程的理解，包括召回和重排的目标与典型技术第 106 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 107 题请详细说明如何基于LangChain框架实现RAG（检索增强生成）系统，并介绍其评测方法。 考察RAG系统设计、LangChain组件运用及评测方法论第 108 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 109 题怎么解决大模型幻觉？ 考察对大模型幻觉成因、检测与缓解手段的系统理解第 110 题传统 RAG 系统在处理知识问答时存在哪些主要痛点？ 考察对传统 RAG 技术局限性的理解深度第 111 题了解Agent吗？把RAG做成Agent有什么好处？ 考察对Agent概念的理解以及RAG与Agent结合的架构价值第 112 题在RAG系统中，检索阶段通常是如何实现的？请说明主要过程与常用策略。 考察对RAG检索流程、向量检索与混合检索的理解第 113 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第 114 题请介绍多模态 RAG 的整体架构与关键设计点。 考察对多模态检索增强生成的理解与设计能力第 115 题请描述实现一个基于检索增强生成（RAG）系统的典型步骤。 考察对RAG全流程的掌握与工程落地要点第 116 题RAG有哪些可优化的地方？ 考察对RAG架构各环节的优化能力和系统性理解第 117 题RAG遇到模型缺失电商知识一般怎么做？ 考察对RAG知识补全、检索质量与幻觉控制的综合理解第 118 题在RAG系统中的切片策略和索引命中率之间有什么关系？请解释如何分析并优化切片以提升检索命中率。 考察候选人对RAG系统中切片策略与检索准确性的理解及优化方法第 119 题RAG做的哪些优化提升了准确率？ 考察对RAG各环节优化手段及其效果的理解第 120 题请说明RAG（检索增强生成）的基本流程和核心组件。 考察对RAG流程和组件的理解