RAG 与 Agent 系统设计是 Google 前沿部署工程师面试流程的核心部分。检索管道、分块、重排序、使用工具的 Agent、护栏、多租户与评测框架：这是 OpenAI、Anthropic、Sierra、Glean 和 Scale 的典型 FDE 设计轮。以下是需要准备的 RAG 与 Agent 系统设计题目，先列出标记为 Google 的题目，然后是我们 RAG 与 Agent 系统设计专题 中信号值最高的题目，每题都配有达到资深工程师标准的答案。

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标记为 Google 的 RAG 与 Agent 系统设计题目

更多针对 Google 面试流程的 RAG 与 Agent 系统设计题目

候选人认为最有用、信号值最高的 RAG 与 Agent 系统设计题目，基于 Google 前沿部署工程师面试流程所考察的内容设计。

Google RAG 与 Agent 系统设计轮背后的概念

这些题目所假设的词汇和思维模型。基础内容可免费学习；更深入的、决定面试成败的概念属于付费内容。

基础检索增强生成（RAG）RAG 通过在查询时检索相关段落并将其放入提示词中，使语言模型基于你自己的数据作答，从而让模型依据真实来源而非记忆回答问题。它几乎是所有企业级 FDE 部署的默认模式，这也是为什么几乎每个面试流程都会考察它。

基础向量数据库向量数据库将嵌入向量与元数据一起存储，并使用近似索引快速回答最近邻查询。真正的面试问题不是它们如何工作，而是你什么时候真的需要一个向量数据库，而不是一个库或使用 pgvector 的普通 Postgres。

核心登录混合搜索（词法 + 向量）混合搜索同时运行关键词检索器（BM25）和稠密向量检索器，然后合并两者的结果列表，因为每个检索器都会漏掉对方能命中的情况。向量检索会丢失精确代码和生僻术语，BM25 会丢失同义改写，而使用倒数排名融合将两者结合通常优于单独使用任何一种。

核心登录分块策略分块是指如何将文档切分为用于嵌入和检索单元，它悄然决定了整个 RAG 系统的召回率上限。如果大小、边界和元数据设置错误，任何重排序器或提示词都无法挽回从未被检索到的答案。

CoreSign in重排序与两阶段检索两阶段检索将一个廉价的、侧重召回的第一阶段（拉取数十个候选）与一个精确的重排序器（针对查询逐一重新打分）配对。当向量搜索返回的相关性尚可的分块中，正确的那个并未出现在前几名时，这是标准的修复方案，它用少量延迟换取大量精度。

CoreSign in近似最近邻（ANN）暴力向量搜索每次查询的复杂度为 O(N*d)，在数百万向量规模下会崩溃，因此 ANN 用一点点召回率换取数量级的速度提升。两大主流方案是 IVF（先聚类再探测邻近单元）和 HNSW（在可导航图上行走），并配合乘积量化来压缩内存。不可妥协的习惯是对照暴力搜索基线测量 recall@k。

FoundationalAI Agent 与工具使用Agent 是被包裹在循环中的语言模型，使其能够选择工具、执行操作、观察结果并决定下一步做什么。面试官考察的技能是判断力：知道这个循环何时值得其不可预测性，何时固定流水线更便宜、更快、更安全。

Advanced🔒 PremiumAgent 记忆Agent 记忆是 Agent 跨轮次和会话携带状态的方式。短期记忆是存在于上下文窗口内的对话和草稿本，容量有限且成本高昂。长期记忆是 Agent 按需写入和读取的外部存储，通常通过 RAG 实现，因此它无需在提示词中保留上周的事实也能回忆起来。前沿部署工程师会深入探究这一点，因为最困难的部分——摘要、持久化什么内容、以及过时或矛盾的记忆——正是 Agent 悄然失效之处。

Google 的前沿部署工程师面试循环会提出诸如“维护助手引用了正确的设备系列但引用了错误的手册版本。修复检索契约。”、“保险文档助手对它看到的每一页都进行了摘要，却遗漏了缺失的附件。设计检查机制。”、“带我完整走一遍 RAG 流水线，并告诉我它通常在哪里出问题”之类的 rag & agent 系统设计问题。检索流水线、分块、重排序、使用工具的 Agent、护栏、多租户和评测框架：这是 OpenAI、Anthropic、Sierra、Glean 和 Scale 最典型的 FDE 设计轮。完整题集按从易到难排序并附有专家答案，见下方。

按顺序练习本页上的 rag & agent 系统设计问题，学习下方链接的底层概念，然后回顾 Google 的完整面试流程，了解这一轮在整个面试循环中的位置。具体到 Google，面试官看重的是：Google Cloud 在 2026 年大幅扩展了其前沿部署工程师计划，推动企业客户从 AI 试点走向生产环境；请预期会考察 RAG、向量数据库和生产级 GenAI 部署的深度。

是的，而且规模很大。Google Cloud 运营着一个大型、多层级的前沿部署工程师项目，同时还有客户工程师和应用 AI 相关岗位，将工程师派驻到企业客户现场，在 Vertex AI 和 Gemini Enterprise 上交付 AI Agent 解决方案。它是 2026 年最大的 FDE 招聘方之一。

预期会有实操编码、GenAI 和 Agent 系统设计，以及与岗位相关的环节，考察你如何将 Gemini 或 Vertex AI 解决方案从概念验证推进到生产环境，此外还会考察面向客户的判断力。面试官会探究你如何界定模糊的企业问题并可靠地构建系统。

Google 的其他面试环节

Google 前沿部署工程师面试流程所测试的其他方向。

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