--- type: 题库 status: 已发布 level: 进阶 topic: - 面试求职 - RAG --- # AI Agent 面试题库 - RAG 系统篇 ## 📚 适用对象 - ✅ RAG 算法工程师（必学，优化检索策略） - ✅ RAG 开发工程师（必学，系统搭建） - ⏱️ 建议学习时间：算法岗4天，开发岗3天 ## 第一部分：RAG 核心原理（必考） **Q1: 请解释 RAG 的工作原理。与直接对 LLM 进行微调相比，RAG 主要解决了什么问题？有哪些优势？** - 难度：⭐⭐ - 岗位：通用 - 标签：#RAG #检索增强 #核心概念 - 公司：字节、阿里、腾讯（高频） --- **Q2: 一个完整的 RAG 流水线包含哪些关键步骤？请从数据准备到最终生成，详细描述整个过程。** - 难度：⭐⭐ - 岗位：通用 - 标签：#RAG #流程 #系统设计 --- **Q3: 在构建知识库时，文本切块策略至关重要。你会如何选择合适的切块大小和重叠长度？这背后有什么权衡？** - 难度：⭐⭐ - 岗位：通用 - 标签：#RAG #文档处理 #切块策略 --- **Q4: 如何选择一个合适的嵌入模型？评估一个 Embedding 模型的好坏有哪些指标？** - 难度：⭐⭐ - 岗位：通用 - 标签：#RAG #Embedding #模型选择 --- ## 第二部分：检索优化（算法岗重点） **Q5: 除了基础的向量检索，你还知道哪些可以提升 RAG 检索质量的技术？** - 难度：⭐⭐⭐ - 岗位：算法岗、开发岗通用 - 标签：#RAG #检索优化 #混合检索 - 公司：字节、阿里（高频） --- **Q6: 请解释"Lost in the Middle"问题。它描述了 RAG 中的什么现象？有什么方法可以缓解这个问题？** - 难度：⭐⭐⭐ - 岗位：算法岗重点 - 标签：#RAG #长文本 #优化 --- **Q7: 在什么场景下，你会选择使用图数据库或知识图谱来增强或替代传统的向量数据库检索？** - 难度：⭐⭐⭐ - 岗位：算法岗重点 - 标签：#GraphRAG #知识图谱 #检索策略 --- ## 第三部分：评估与优化（通用） **Q8: 如何全面地评估一个 RAG 系统的性能？请分别从检索和生成两个阶段提出评估指标。** - 难度：⭐⭐⭐ - 岗位：通用 - 标签：#RAG #评估 #指标设计 --- **Q9: 传统的 RAG 流程是"先检索后生成"，你是否了解一些更复杂的 RAG 范式，比如在生成过程中进行多次检索或自适应检索？** - 难度：⭐⭐⭐⭐ - 岗位：算法岗重点 - 标签：#RAG #高级技术 #自适应检索 --- ## 第四部分：工程实践（开发岗重点） **Q10: RAG 系统在实际部署中可能面临哪些挑战？** - 难度：⭐⭐⭐ - 岗位：开发岗重点 - 标签：#RAG #部署 #工程实践 - 公司：字节、阿里（高频） --- **Q11: 了解搜索系统吗？和 RAG 有什么区别？** - 难度：⭐⭐ - 岗位：开发岗重点 - 标签：#RAG #搜索系统 #对比分析 --- **Q12: 知道或者使用过哪些开源 RAG 框架比如 Ragflow？如何选择合适场景？** - 难度：⭐⭐ - 岗位：开发岗重点 - 标签：#RAG #框架选型 #工程实践 --- ## 第五部分：RAG 进阶技术（真题补充） **Q13: 构建向量检索库时如何处理时间衰减对召回的影响？** - 难度：⭐⭐⭐ - 岗位：算法岗重点 - 标签：#时间衰减 #召回优化 - 公司：字节(真题) --- **Q14: RAG中知识库搭建，对知识库的文件文档进行动态增量更新，怎么来避免新旧文档的分布不一致导致的检索偏差问题？** - 难度：⭐⭐⭐ - 岗位：算法岗重点 - 标签：#增量更新 #分布一致性 - 公司：美团(真题) --- **Q15: RAG如果有噪声怎么办？** - 难度：⭐⭐ - 岗位：通用 - 标签：#噪声处理 #数据质量 - 公司：字节、阿里 --- **Q16: 讲一下BM25算法原理** - 难度：⭐⭐ - 岗位：通用 - 标签：#BM25 #稀疏检索 - 公司：字节、阿里(高频) --- **Q17: 是否做过意图识别？如果要做意图识别，可以怎么实现？** - 难度：⭐⭐ - 岗位：开发岗重点 - 标签：#意图识别 #NLU - 公司：字节、阿里 --- **Q18: 介绍检索做的优化，具体追问子问题分解怎么做，有没有做意图识别？** - 难度：⭐⭐⭐ - 岗位：算法岗重点 - 标签：#检索优化 #子问题分解 - 公司：字节(真题) --- **Q19: 在RAG里的"召回-过滤-生成"三段式 pipeline能细讲一下吗？** - 难度：⭐⭐⭐ - 岗位：通用 - 标签：#Pipeline设计 #三段式 - 公司：字节(真题) --- **Q20: 介绍一下function calling和MCP** - 难度：⭐⭐ - 岗位：开发岗重点 - 标签：#Function Calling #MCP - 公司：字节、阿里 --- **Q21: 在高并发查询 Agent 系统中，你会如何优化召回和生成阶段的延迟？** - 难度：⭐⭐⭐ - 岗位：开发岗重点 - 标签：#高并发 #延迟优化 - 公司：字节(真题) --- **Q22: 如果让 agent 调用搜索引擎，如何避免无关结果影响回答？** - 难度：⭐⭐ - 岗位：通用 - 标签：#结果过滤 #相关性 - 公司：字节(真题)