概要
このリポジトリは、Retrieval-Augmented Generation (RAG) アーキテクチャの主要なタイプを網羅した、包括的な面接質問と回答のコレクションです。
Naive RAGからAdvanced RAG、Modular RAG、Agentic RAG、Multi-modal RAG、Long-context RAGまで、10のセクションにわたる合計100の質問が詳細な回答と共に提供されています。
各質問は難易度（Basic, Intermediate, Advanced）でタグ付けされており、RAGに関する知識を深めたい候補者や、面接で候補者のスキルを評価したい面接官にとって、非常に有用な学習リソースとして機能します。
RAGの概念を体系的に理解し、実践的な知識を習得するためのガイドとして設計されています。
互換性・特徴
- RAG
- LLM
- 面接対策
- 学習リソース
- ドキュメント
基本情報
| ライセンス | MIT |
| Stars | 73 |
| Forks | 12 |
| カテゴリ | LLM |
| アクティビティ | low |
最新のissue
- ユーザー価値とプロジェクト採用を向上させるためにREADMEを最適化する (更新: 2026-06-07 / Optimize README to Improve User Value and Project Adoption)
- 既存のRAG質問の誤りを修正し、精度を向上させる (更新: 2026-06-04 / Fix Mistakes & Improve Accuracy in Existing RAG Questions)
- 新しいRAGアーキテクチャの追加と不足部分の補完 (更新: 2026-06-04 / Add New/Missing RAG Architectures)
最新リリース: v1.0.0 — 100 RAG Interview Questions (2026-06-06)
GitHub: https://github.com/ather-techie/rag-interview-system