公司真题库2026-07-27
【OpenAI】如何搭建一条生产级 RAG 流水线？从原型到上线差在哪？
OpenAI 常考系统设计题：生产级 RAG 与 demo 的差距——离线的解析清洗建库流水线、在线的改写-召回-精排-生成链路、评估闭环与可观测性，每一层的工程取舍都要讲清。
91学AI·12 阅读
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共 20 篇文章
公司真题库2026-07-27
【Google】RAG 里为什么要做重排（rerank）？怎么实现？
Google 常考 RAG 题：向量召回是「粗排」，bi-encoder 打分快但不准；rerank 用 cross-encoder 对 query-文档逐对精排。考点在两阶段架构的原理、召回量与延迟的权衡、模型选型。
91学AI·16 阅读
公司真题库2026-07-27
【OpenAI】RAG 里怎么实现混合搜索？BM25 和向量检索怎么融合？
OpenAI 常考 RAG 题：向量检索擅长语义、BM25 守住专有名词和精确匹配，融合靠 RRF 或加权分数；重点是各自的失效场景、归一化陷阱和工程实现选型。
91学AI·11 阅读
公司真题库2026-07-27
【Amazon】RAG 的 chunk 大小怎么选？有没有「最优值」？
Amazon 常考 RAG 题：chunk 大小没有银弹——小 chunk 检索准但上下文碎、大 chunk 语义完整但噪声多；答案核心是按内容结构定基线、用检索评测调参、配合 overlap 与子块策略。
91学AI·13 阅读
公司真题库2026-07-27
【阿里淘天】文档格式混杂（PDF、网页、表格）时 RAG 预处理怎么设计？哪种格式最难处理？
阿里淘天校招真题：考察 RAG 数据层的工程设计——统一解析网关按格式分发专用处理器，PDF 因版面复杂最难（双栏、表格、扫描件），表格需结构感知抽取，网页需正文提取去噪。
91学AI·13 阅读
公司真题库2026-07-27
【字节跳动】游戏客服 Agent 要理解游戏术语与玩家黑话，知识库应该如何构建？
字节跳动智能体应用开发社招真题：考察垂直领域知识库构建——术语黑话的词表治理、query 改写与同义词归一、工单日志挖掘，以及版本更新后的知识保鲜机制。
91学AI·5 阅读
公司真题库2026-07-27
【字节跳动】OCR 识别结果有噪声和错字时，有哪些后处理纠错策略？不纠错对下游任务有什么影响？
字节跳动番茄智能体应用开发二面真题：考察 OCR 噪声的后处理纠错——规则清洗、词典纠错、语言模型/LLM 纠错三条路线，以及噪声对检索和生成的具体传导路径。
91学AI·5 阅读
公司真题库2026-07-27
【字节跳动】长文档做向量化之前为什么必须先切片？不切片整篇 encode 会怎样？
字节跳动 LLM 应用算法岗三面真题：考察 RAG 分块的必要性——embedding 输入长度限制、语义稀释、检索粒度三个原因，以及常用切片策略和重叠设计。
91学AI·5 阅读
公司真题库2026-07-27
【阿里淘天】向量召回和稀疏召回各自的盲区是什么？如何设计兼顾两者的混合检索？
阿里淘天大模型校招真题：考察混合检索的设计——向量召回抓不住精确词、BM25 不懂语义，用 RRF 融合两路结果，并按业务词表特性调整权重。
91学AI·6 阅读
公司真题库2026-07-26
【小米】RAG 知识库上线后文档更新了怎么办？总不能每次全量重建吧？
小米 AI 大模型二面真题：考 RAG 知识库的增量更新方案。核心是文档版本管理、按 doc_id 定向更新向量、变更检测与一致性保障。
91学AI·26 阅读
公司真题库2026-07-26
【蚂蚁】Claude Code 用 grep 检索代码而不用 RAG，两者区别是什么？为什么不用 RAG？
蚂蚁智能体岗一面真题：考 grep 与 RAG 检索的本质差异。核心是精确符号匹配 vs 语义向量召回，以及代码场景为何前者更合适。
91学AI·10 阅读
公司真题库2026-07-26
【美团】RAG 知识库选择了什么模型？调研过哪些模型？
美团后端 Agent 开发一面真题：考 RAG 检索模型选型与调研方法。核心是 embedding/rerank 模型的对比维度、评测方式与场景匹配。
91学AI·8 阅读
公司真题库2026-07-26
【阿里巴巴】用户的问题不在文档里怎么办？模型如何判断需要让用户补充提问？
阿里 Agent 开发校招一面真题：考察 RAG 拒答与澄清机制——检索置信度判定、生成层忠实度校验、模糊问题的主动澄清，以及拒答策略的评测与权衡。
91学AI·6 阅读
公司真题库2026-07-26
【阿里巴巴】文档里的图片等异构数据怎么处理？只返回文字，图片信息不会丢失吗？
阿里 Agent 开发校招一面真题：考察多模态文档 RAG——图片的 OCR/VLM 描述/向量化三条处理路线，chunk 与图片的关联索引，以及如何用引用和图片回填避免信息丢失。
91学AI·6 阅读
公司真题库2026-07-26
【字节跳动】你怎么知道你的 RAG 有效？Recall@5 是 0.81，怎么判断这个数字是好是坏？
字节 AI 岗一面真题：考察 RAG 评测体系——检索层（Recall@K、MRR）与生成层（忠实度、答案相关性）分开评，以及单点指标必须结合基线、业务标准和数据分布才能下结论。
91学AI·5 阅读
公司真题库2026-07-26
【字节跳动】Agentic RAG 和传统 RAG 有什么区别？成本和稳定性怎么控制？
字节 AI Agent 岗二面真题：对比传统单次检索 RAG 与 Agentic RAG（多轮检索、查询改写、自我校验）的本质差异，并给出多轮调用带来的成本与稳定性控制手段。
91学AI·7 阅读
评测与安全2026-07-26
幻觉怎么检测和监控？线上怎么兜底？
考察幻觉治理的工程闭环：检测靠检索对照、NLI 一致性校验和多次采样，监控靠抽样加用户反馈信号，兜底靠引用溯源、低置信拒答和人工接管。
91学AI·7 阅读
评测与安全2026-07-26
检索召回率怎么理解？忠实度是什么？这些指标的分子分母怎么定义？
考察 RAG 评测指标的定义功底：检索侧召回率、命中率、MRR 的分子分母口径要能说清，生成侧忠实度衡量答案陈述被上下文支撑的比例，RAGAS 是常用落地框架。
91学AI·7 阅读
Agent 开发2026-07-26
Agent 的记忆系统怎么设计？短期记忆和长期记忆怎么区分？
考察 Agent 记忆系统设计：短期记忆是上下文窗口内的工作状态（对话历史、scratchpad），长期记忆是持久化的用户画像、经验与知识，用向量库等外存召回。
91学AI·11 阅读
RAG 检索增强2026-07-26
长上下文模型越来越强，还需要 RAG 吗？
考察对 RAG 与长上下文模型边界的判断：成本、延迟、大海捞针与中间丢失问题、知识更新时效，以及两者结合的工程范式。
91学AI·10 阅读