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RAG 面试题

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题目目录

60 道原题

  1. 什么场景适合用 RAG？什么场景不适合？

    原题
    关联题目RAG 有哪些优势和局限，适用于哪些场景？RAG 与知识系统 / RAG 架构与生成链路比较选型基础2篇相关面经

  2. 什么是 Embedding？为什么需要把文本转成向量？

    原题
    关联题目Embedding 的本质是什么，各维度参数有什么含义？已有答案RAG 与知识系统 / Embedding 与向量表示原理机制进阶3篇相关面经

  3. RAG 场景为什么需要向量数据库？

    原题
    关联题目为什么需要向量数据库？与传统数据库有何区别？RAG 与知识系统 / 向量数据库与索引比较选型基础1篇相关面经

  4. ANN 算法为什么可以接受不是 100% 精确的结果？

    原题
    关联题目为什么近似最近邻检索可以接受非完全精确的结果？RAG 与知识系统 / 向量数据库与索引原理机制基础0篇相关面经

  5. 有哪些向量索引算法？各自优缺点是什么？

    原题
    关联题目常见的向量索引算法有哪些，如何选择？RAG 与知识系统 / 向量数据库与索引比较选型进阶3篇相关面经

  6. Flat、HNSW、IVFFLAT、IVF-PQ 分别适合什么场景？

    原题
    关联题目常见的向量索引算法有哪些，如何选择？RAG 与知识系统 / 向量数据库与索引比较选型进阶3篇相关面经

  7. HNSW 和 IVFFLAT 有什么区别？

    原题
    关联题目IVF_FLAT 与 HNSW 有什么区别，各适用哪些场景？RAG 与知识系统 / 向量数据库与索引比较选型进阶1篇相关面经

  8. HNSW 的 ef_search 参数怎么调？调大和调小分别会怎样？

    原题
    关联题目HNSW 的 ef_search 参数如何调优，会怎样影响召回、时延和资源？RAG 与知识系统 / 向量数据库与索引操作实践进阶0篇相关面经

  9. 向量数据库和传统数据库最核心的区别是什么？

    原题
    关联题目为什么需要向量数据库？与传统数据库有何区别？RAG 与知识系统 / 向量数据库与索引比较选型基础1篇相关面经

  10. 如果向量数据从 100 万增长到 1 亿，架构上需要做什么调整？

    原题
    关联题目向量数据从百万增长到亿级时，检索架构应如何扩展？RAG 与知识系统 / 向量数据库与索引系统设计深入0篇相关面经