rag-interview-system

刷完548道RAG面试题，搞定系统设计面试

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署 搜索知识 🍴 复刻 28 🐛 待处理 5 👀 关注 1
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 184
维护状态 较活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目，MIT许可证，完全免费，无付费版本。

项目预览

rag-interview-system 项目界面预览图
图片来源：GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类搜索知识
开发团队ather-techie
官网地址https://ather-techie.github.io/rag-interview-system
GitHubhttps://github.com/ather-techie/rag-interview-system
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目，MIT许可证，完全免费，无付费版本。
访问状态🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署
是否开源是
开源协议MIT
主要语言JavaScript
技术栈/模型agentic-rag,ai,deep-learning,generative-ai,graph-rag,interview-preparation,interview-questions,knowledge-graph,langchain,large-language-models,llamaindex,llm,machine-learning,nlp,prompt-engineering,rag,retrieval-augmented-generation,self-rag,vector-database,vector-search
GitHub 星标★ 184
上线时间2026-05-19 00:00:00
代码更新2026-11-02
仓库体积2.5 MB
本站数据更新2026-11-10
维护状态较活跃
收录时间2026-08-09
浏览次数6

项目介绍

这是一个面向RAG（检索增强生成）技术面试的题库与学习资源合集，包含548道面试题、41种RAG类型、系统设计场景、架构模式及生产级概念。项目以Jupyter Notebook形式组织，内容覆盖从基础概念到高级架构的完整知识体系，旨在帮助开发者系统准备RAG相关岗位面试，同时也可作为团队内部技术培训或知识沉淀的参考资料。其核心价值在于将分散的RAG知识点结构化、场景化，并提供实际系统设计案例，解决面试准备中资料零散、深度不足的问题。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化，观测越久曲线越完整

数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 184

核心亮点

  • 题量丰富：548道题覆盖41种RAG类型，从基础到前沿一应俱全
  • 场景实战：包含系统设计题和架构模式，直接对标大厂面试
  • 生产视角：强调生产级概念，不止于理论，贴近工程落地

不足之处

  • 文档/社区待观察
  • 以面试题为主，缺乏代码实现或动手实验，学习深度受限

适用场景

  • 准备RAG相关岗位的技术面试
  • 作为团队内部RAG知识培训教材
  • 系统梳理RAG技术体系，查漏补缺

替代项目

awesome-rag、rag-interview-questions、LLM-interview-questions

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