面试题库

全部 Django Elasticsearch FastAPI Flask Function Call JVM Java IO Java 后端 Java 基础 Java 并发 Java 新特性 Java 集合 JavaWeb Kafka LLM LangChain LangGraph MongoDB MyBatis MySQL Netty Nginx Python RAG RabbitMQ Redis RocketMQ Spring Spring AI SpringBoot SpringCloud SpringMVC ZooKeeper 分布式 后端技术 大厂面经 大数据 微服务 提示词工程 操作系统 数据库 数据结构 智能体 海康威视2026秋季社招专项 消息队列 监控运维 算法 系统设计 缓存 计算机基础 计算机网络 设计模式 面试题 高可用 高并发
RAG 困难

如何构建 RAG 的评测集（golden dataset）？问答对与 ground truth 片段如何标注？

作答 →
RAG 简单

命中率（hit rate）与 MRR 各反映检索的什么特性？单跳与多跳问题下如何选？

作答 →
RAG 中等

Ragas 的 context precision 与 context recall 如何借助 LLM 计算？为什么要成对看？

作答 →
RAG 简单

多路召回如何与权限过滤、时间过滤结合？过滤应放在召回前还是召回后？

作答 →
RAG 困难

倒排索引与向量索引能否合并到同一个引擎？有哪些实现方案？

作答 →
RAG 中等

多路召回结果如何在进入 LLM 前统一排序？级联与融合的流水线怎么搭？

作答 →
RAG 简单

自适应检索（adaptive retrieval）的触发条件如何设计？如何判断该不该检索？

作答 →
RAG 中等

语义召回与关键词召回在中文场景下的典型失败案例分别是什么？

作答 →
RAG 简单

多路召回的复杂度如何控制？召回路数越多效果就越好吗？

作答 →
RAG 困难

实体链接（entity linking）如何辅助多路召回？图谱实体召回如何融入？

作答 →
RAG 中等

多路召回结果如何保证多样性？除 MMR 外还有哪些方法？

作答 →
RAG 中等

级联检索（cascade retrieval）的架构如何设计？粗排与精排如何分工？

作答 →