人工智能面试题 · RAG
人工智能相关岗位面试题。
共 11389 道真题 · 当前筛选命中 267 道 · 更新 2026-08-05
筛选题目已选：RAG
考察点
技术栈
第 121 题请介绍RAG系统中的多路召回策略通常如何设计，并说明各路的适用场景。 考察检索增强生成中多路召回的设计思路与场景权衡第 122 题在RAG的过滤阶段，你通常如何处理召回结果中的噪声和冗余信息？ 考察对RAG过滤环节的理解与实际处理能力第 123 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 124 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 125 题你的 RAG 项目中用到了 Agent 吗？一般 Agent 会用在 RAG 链路中的哪些部分？ 考察对 RAG 与 Agent 结合的理解及工程实践第 126 题你们在 RAG 系统中做了哪些优化？ 考察 RAG 系统的优化思路与整体工程实践第 127 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 128 题为什么选择BGE作为嵌入模型？其模型架构是什么？ 考察对BGE模型设计动机与架构的理解第 129 题在RAG系统里，哪些环节最容易成为性能瓶颈？请结合原因说明。 考察发现与定位RAG系统性能瓶颈的能力第 130 题如何利用RAG缓解大模型的幻觉问题？ 考察RAG在幻觉治理上的机制、局限与增强方案第 131 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 132 题RAG 和 GraphRAG 在处理多跳推理时的根本区别？ 考察对 RAG 与 GraphRAG 在知识组织与多跳推理能力上的本质差异理解第 133 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 134 题请解释RAG的原理、优缺点是什么？ 考察对RAG技术框架的理解及其在应用中的权衡第 135 题伪多模态RAG和多模态RAG分别如何实现，有什么区别？ 考察对多模态RAG两种实现路径的区分和实质差异的理解第 136 题在构建 RAG 知识库时，常见的文档格式有哪些？各自的优劣势是什么？ 考察对 RAG 知识库输入格式多样性的理解与选型意识第 137 题请介绍你负责的一个RAG项目，并说明它的亮点。 考察RAG项目经验、技术实现与个人贡献第 138 题请谈谈你对大模型技术的了解，特别是 RAG（检索增强生成）的原理和应用。 考察对大模型基础概念及RAG技术的理解深度第 139 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 140 题你了解 RAG 吗？为什么需要 RAG？ 考察对检索增强生成技术原理、动机和适用场景的理解