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 121 题RAG与传统检索+模型生成的流程有何不同？ 考察对RAG与朴素检索生成架构差异的理解第 122 题请介绍你的RAG项目，并说明其中的encoder与decoder有什么区别？ 考察对RAG系统整体理解及对编码器与解码器在模型中作用与差异的掌握第 123 题RAG文档怎么切分？ 考察RAG文档切分的策略、影响因素和评估方法第 124 题伪多模态RAG与真正的多模态RAG在实现上有何区别？ 考察对多模态RAG实现深度的理解第 125 题在 RAG 项目中，Chunk 划分策略对最终效果影响有多大？你尝试过哪些划分方式（如固定大小、滑动窗口、语义切分）以及如何验证其效果？ 考察对 RAG 检索质量影响因素的理解及工程调优能力第 126 题如何训练用于RAG场景的生成模型？ 考察对RAG生成模型训练目标、数据构建和评估策略的理解第 127 题请阐述大模型的幻觉现象，并说明有哪些抑制方法。 考察对大模型幻觉机制的理解及主流缓解策略的掌握第 128 题请介绍你的 RAG 项目。 考察 RAG 项目设计、实现细节与复盘能力第 129 题在 GraphRAG 项目中，你是如何解决传统 RAG 的“召回噪声”和“信息碎片”问题的？ 考察对 GraphRAG 原理与 RAG 缺陷的深入理解及实际落地能力第 130 题我们的RAG系统上线后，发现有时候还是会“胡说八道”，或者答非所问。如果让你去排查，你会从哪些方面入手？ 考察对RAG系统整体架构的理解与系统性排查问题的能力第 131 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 132 题如何设计实验来分辨RAG系统输出错误是检索模块还是生成模块导致的？ 考察RAG系统故障归因的方法论与实验设计能力第 133 题请描述一个典型的 RAG Agent 模型架构，并说明各模块的作用。 考察对 RAG Agent 整体架构及模块职责的理解第 134 题请描述RAG系统的基本流程。 考察对RAG架构整体流程的理解第 135 题项目:RAG 和 GraphRAG 在处理多跳推理时的根本区别是什么? 考察对RAG与GraphRAG在多跳推理场景下技术本质的理解与对比能力第 136 题对于RAG中的文档，通常采用哪些策略进行分块（chunk）？ 考察对RAG检索质量关键环节——文档分块策略的理解与权衡第 137 题向量数据库在RAG（检索增强生成）中扮演什么角色？ 考察对RAG架构中向量检索环节作用的理解第 138 题请介绍RAG系统中向量化模型的选择与考虑因素。 考察对RAG向量化模型原理、选型与权衡的理解第 139 题RAG过程中索引可以做哪些优化？ 考察RAG索引优化策略与工程实践理解第 140 题请介绍你在项目中如何设计和实现检索增强生成（RAG）的“召回-过滤-生成”三段式流水线？ 考察对RAG流程的整体理解、各阶段设计细节及工程实践能力