前言
当大模型技术以燎原之势重塑各行业生产力时，“如何高效、安全、精准地使用大模型” 早已不再是技术从业者的专属课题 —— 从内容创作到智能客服，从知识检索到场景化应用，大模型正以更 “亲民” 的姿态融入日常工作与生活。小支同学整理的这份大模型 Clouder 认证考试内容，正是一把打开大模型应用之门的 “钥匙”。
无论是 “利用大模型提升内容生产能力” 的 20 道题，还是 “RAG 应用构建及优化” 的 20 道题，都绝非简单的考试题目。它们像一组精密的 “技术切片”，既覆盖了提示词工程的核心技巧（如何用指令引导风格、用示例规范输出），又拆解了 RAG 技术的底层逻辑（如何整合私域 / 公域知识、如何通过动态检索维持对话连贯）；既包含 “如何让模型理解小学生认知水平的科普需求” 的细节思考，也涉及 “如何用同态加密保护隐私” 的前沿实践。
这不仅是一份认证考试的 “攻略”，更是一份大模型应用的 “实战指南”。无论你是希望用大模型提升创作效率的内容工作者，还是试图构建智能客服系统的开发者，甚至是对 AI 技术充满好奇的普通用户，这些题目都能帮你理清 “大模型能用什么、怎么用、如何用得更好” 的关键逻辑。
现在，就让我们跟着小支的整理，一起走进这场 “大模型应用能力的深度检验”，在题目与解析中，解锁大模型的真正潜力。
（1）大模型Clouder认证：利用大模型提升内容生产能力
共20道题 限时30分钟
大模型Clouder认证：利用大模型提升内容生产能力认证考试。【注意：本认证考试不提供错题答案查看】
答题开始即开始计时，中途不可暂停，如超时则自动提交
1、考试共 (20) 道题，总分100分，及格分数60分
2、考试需在（30分钟）内交卷，过程中无法暂停，请提前安排好时间；如未及时交卷，则本次考试作废
3、推荐使用 Chrome 浏览器（版本：73及以上的正式版本），或Firefox浏览器（版本：66及以上的正式版本)
4、开始答题前会进行身份验证，需要您拍摄并上传身份证人像面照片，并按照系统要求开启摄像头进行面部识别
5、考试过程中请保持摄像头开启并对准面部，系统会不定时进行抓拍，并与身份证照片做对比，如发现作弊行为，您的考试成绩将作废
6、考试过程中，系统将判断您的浏览器状态，如发现最小化浏览器、切换标签页、窗口缩小或扩大等行为，以及弹出广告弹窗，将会给出警告。如果次数过多您的考试成绩将作废
7、考试前请关闭即时通信软件以及其他可能会有弹窗的软件，以免影响您的考试
一、单选题
题目 1
问题：某位设计师正在开发一款新的电影评论应用，希望利用大语言模型为用户提供自动化的影评服务。设计师应如何指导模型生成符合特定风格的影评？
选项：
A. 直接向大模型提问
B. 使用思维链提示一步步询问大模型
C. 要求大模型限定输出风格
D. 提示词使用分隔符号
答案：C
原因：明确要求大模型限定输出风格，能直接让模型按特定风格生成影评。A 选项未指定风格，B 选项思维链提示主要用于推理展示而非风格限定，D 选项分隔符号与风格限定无关。
题目 2
问题：一位作家希望大语言模型能够按照特定的语气撰写文章，比如幽默、严肃或感伤。当用户希望模型按照某种特定的语气写作时，应该使用哪种提示词技巧？
选项：
A. 分配角色技巧
B. 直接提问技巧
C. 增加示例技巧
D. 限定输出风格 / 格式技巧
答案：D
原因：写作语气属于输出风格范畴，限定输出风格 / 格式技巧可直接针对语气进行限定。A 选项分配角色并非针对语气，B 选项直接提问不涉及语气限定，C 选项增加示例不如直接限定风格精准针对语气。
题目 3
问题：某用户正在为一个相对复杂的任务设计提示词，使用思维链提示相较于标准提示的优势在于什么？
选项：
A. 更快得出答案
B. 更简单的问题表述
C. 可以展开推理过程，获得更准确的答案
D. 可以减少模型训练时间
答案：C
原因：思维链提示通过展开推理过程，帮助模型更有条理地思考，从而获得更准确答案。A 选项不一定更快，B 选项表述更复杂而非简单，D 选项与模型训练时间无关。
题目 4
问题：在优化提示词以引导大模型生成特定内容时，使用合适的技巧可以确保输出包含所需的元素。如果希望模型的回答中包含特定词汇或成语，应该采用哪种提示词技巧？
选项：
A. 分配角色
B. 直接提问
C. 限定输出风格 / 格式
D. 增加示例
答案：D
原因：增加示例可让模型学习特定词汇或成语的使用语境，从而更可能在回答中包含。A、B、C 选项都无法直接实现这一目的。
题目 5
问题：在优化大模型提示词的过程中，采用合适的方法至关重要，下列哪个方法不适合用来改进输出质量？
选项：
A. 提供更多背景信息
B. 明确指出输出格式
C. 精简提示词的长度至最少字符数
D. 指定输出的语境与情感色彩
答案：C
原因：精简提示词至最少字符数可能导致关键信息缺失，影响模型理解任务，不利于改进输出质量。A、B、D 选项都有助于模型更好理解任务要求，提升输出质量。
题目 6
问题：某个用户需要计算一系列数学问题的答案，但他担心直接向大模型提问可能导致错误的结果。为了确保大语言模型给出正确的数学答案，用户最应该采用下列哪种提示词技巧组合？
选项：
A. 直接提问
B. 增加示例 + 限定输出风格 / 格式
C. 设置角色 + 限定输出风格 / 格式
D. 增加示例 + 思维链（Chain – of – Thought）提示
答案：D
原因：增加示例让模型熟悉问题模式，思维链提示引导模型逐步推理，能有效提高得出正确数学答案的可能性。A 选项直接提问缺乏引导易出错，B、C 选项未涉及关键的推理引导。
题目 7
问题：历史爱好者想要通过大语言模型模拟历史人物进行对话，重现过去的交流场景中。如果要让模型扮演历史人物进行对话，最合适的提示词技巧是什么？
选项：
A. 直接提问技巧
B. 分配角色技巧
C. 思维链技巧
D. 提示链技巧
答案：B
原因：分配角色技巧可指定模型扮演历史人物，符合模拟历史人物对话需求。A 选项直接提问不能实现角色扮演，C 选项思维链用于推理展示，D 选项提示链与角色扮演无关。
题目 8
问题：在构建提示词时通常会使用常见的提示词框架（如 ICIO）来提高大模型的回答质量，ICIO 框架中的 Output Indicator 的作用是什么？
选项：
A. 告诉 AI 需要完成什么任务
B. 提供任务的背景信息
C. 指明 AI 在执行任务时需要考虑的数据
D. 定义期望的输出结果
答案：D
原因：Output Indicator 即输出指示符，作用是定义期望的输出结果。A 选项由任务描述部分负责，B 选项由输入部分负责，C 选项也属于输入部分功能。
题目 9
问题：为了使大语言模型能够从有限的数据中学习到任务的核心特征，应该精选什么类型的样本？
选项：
A. 普通案例的样本
B. 特殊案例的样本
C. 具有代表性的样本
D. 任意的样本
答案：C
原因：具有代表性的样本能反映任务的各种典型情况和关键要素，帮助模型学习核心特征。A 选项普通案例不全面，B 选项特殊案例缺乏普遍性，D 选项任意样本含干扰信息且无针对性。
题目 10
问题：在优化提示词的过程中，用户常常借助结构化的提示词框架来提高生成内容的质量和相关性。在 CRISPE 框架中，“P” 具体代表什么？
选项：
A. Process (过程)
B. Personality (个性)
C. Program (程序)
D. Performance (性能)
答案：B
原因：在 CRISPE 框架中，“P” 既定代表 “Personality（个性）” 。
题目 11
问题：在使用大模型时，需要通过构建和不断优化提示词来达到最好的使用效果。这种过程被称为什么？
选项：
A. 提示词模板
B. 提示词框架
C. 提示词工程
D. 提示词构建
答案：C
原因：提示词工程专门指构建和不断优化提示词以获取最佳使用效果的过程。A、B 选项侧重于固定模式或架构，D 选项只强调构建，未涵盖优化环节。
题目 12
问题：某公司希望推广一款新产品，并要求 AI 助手创建一个吸引人的微博帖子。如果使用提示词框架来优化提示词，下列哪一项不是提示词框架的主要组成部分？
选项：
A. 背景
B. 目标
C. 价格
D. 受众
答案：C
原因：背景、目标、受众都是提示词框架重要组成部分，分别提供情境、明确目的、界定对象。价格不是主要组成部分，产品推广中可在内容中提及，但非提示词框架关键要素。
题目 13
问题：某教育团队正准备开发一系列面向小学生的气候变化课程。为了确保内容既科学又易于理解，他们考虑使用大模型来辅助生成教学材料，并思考如何设计提示词以适应小学生的认知水平。当为小学生创建关于气候变化的科普内容时，哪种提示词最有可能产生适合该年龄组的内容？
选项：
A. “请用专业的术语解释气候变化。”
B. “请用简单的语言解释气候变化，并举三个日常生活中的例子。”
C. “请详细说明气候变化的原因和影响。”
D. “请分析气候变化的全球经济影响。”
答案：B
原因：B 选项用简单语言并举例，符合小学生认知水平，便于理解；A 选项专业术语难理解，C 选项详细说明原因和影响对小学生太深奥，D 选项全球经济影响超出小学生认知范畴。
题目 14
问题：假设一位心脏病患者在医院接受了全面检查，要从其诊断报告中提取关键信息，这项任务应归于大模型的哪一应用场景？
选项：
A. 文本生成功能
B. 文本摘要与信息提取
C. 信息推理与表格解读
D. 多语言文本翻译
答案：B
原因：从诊断报告中提取关键信息属于文本摘要与信息提取范畴。A 选项是生成新文本，C 选项重点不在单纯提取信息，D 选项与语言翻译无关。
题目 15
问题：在提升在线学习平台课程质量的过程中，开发团队试图通过优化提示词来改进大模型的表现。他们正在评估各种策略，下面哪个选项不是有效方法？
选项：
A. 深入学习高级提示词技巧
B. 应用工具与资源，如百炼平台
C. 创建静态样例库，不需要做更新
D. 持续的实践和反馈
答案：C
原因：A、B、D 选项都有助于持续优化提示词和改进模型表现，C 选项静态不更新的样例库无法适应变化，不能持续助力改进模型。
二、多选题
题目 1
问题：在使用大语言模型时，用户通常会通过提示词来指导模型生成所需内容。提示词对于获得高质量的回答至关重要。以下哪些做法是推荐的？（正确选项：3 个）
选项：
A. 提示词给出具体的指令
B. 强调预期的内容风格或语气
C. 为了节省资源不提供示例
D. 提示词指定目标受众
E. 提供尽可能长的提示词
答案：ABD
原因：A 选项具体指令让模型明确需求，B 选项强调风格语气使输出更贴合要求，D 选项指定目标受众让内容更有针对性；C 选项不提供示例不利于模型理解，E 选项提示词并非越长越好，过长易使模型抓不住重点。
题目 2
问题：一家媒体机构采用大模型来增强内容创作过程，同时也在不断调整和优化提示词的设计。持续优化提示词设计可能的目的是什么？（正确选项：2 个）
选项：
A. 减少生成内容的数量
B. 提升生成内容的相关性和准确性
C. 增加大模型的训练数据量
D. 让大模型完全取代人工创作
E. 确保输出内容符合特定风格和格式
答案：BE
原因：优化提示词可使模型生成更相关准确内容（B 选项），并确保符合特定风格格式（E 选项）；A 选项减少生成内容数量非优化目的，C 选项提示词不能直接增加训练数据量，D 选项大模型目前无法完全取代人工创作。
题目 3
问题：当用户设计用于引导大语言模型生成内容的提示词时，以下哪些做法是推荐的？（正确选项：2 个）
选项：
A. 提供详细的背景信息以帮助模型理解上下文
B. 只提供任务目标，不提供额外信息
C. 为提示词增加一些示例帮助模型理解
D. 简化问题描述，减少细节
E. 使用复杂的句子结构
答案：AC
原因：A 选项背景信息助模型理解任务，C 选项示例让模型更易把握需求；B 选项信息不足影响模型输出，D 选项减少细节可能使模型理解不清，E 选项复杂句子结构增加模型理解难度。
题目 4
问题：大模型可以进行意图分类，用户向客服机器人发送消息：“我最近购买的产品是坏的，我很生气，找你们老板过来，我要退货。” 这种情况下，用户最可能想做什么事？（正确选项：2 个）
选项：
A. 技术支持请求
B. 产品信息查询
C. 退货 / 售后服务请求
D. 订单状态查询
E. 客户投诉处理
F. 价格咨询
答案：CE
原因：用户表达产品坏了要退货，体现退货 / 售后服务请求（C 选项），且情绪激动找老板，属于客户投诉处理（E 选项）；A 选项未提及技术支持需求，B 选项无产品信息查询意图，D 选项未涉及订单状态查询，F 选项无价格咨询相关表述。
题目 5
问题：一家电信公司的客服机器人收到用户消息 “我想升级我的手机套餐”。大模型成功解析出意图后，机器人可以执行哪些任务？（正确选项：2 个）
选项：
A. 展示当前可升级的手机套餐
B. 分析用户通话记录
C. 提供套餐升级流程
D. 自动注销账户
E. 查询账户余额
答案：AC
原因：A 选项展示可升级套餐让用户了解选择，C 选项提供升级流程帮助用户操作，都与用户升级套餐意图相关；B 选项分析通话记录与升级套餐无关，D 选项自动注销账户违背用户意图，E 选项查询账户余额与升级套餐无直接联系。
以下是这些题目涉及的关键技术点总结，涵盖提示词工程核心概念、技巧及大模型应用逻辑：
一、提示词核心技巧
限定输出风格 / 格式
关键点：直接指定输出风格（如正式、幽默）、语气（严肃 / 感伤）或格式（JSON/Markdown），确保内容符合预期。
应用场景：生成特定类型内容（如影评、营销文案）时，需明确风格指令（题目 1、2、13）。
思维链提示（Chain-of-Thought, CoT）
关键点：引导模型分步骤推理，拆解复杂任务为中间逻辑链条，提升答案准确性。
应用场景：数学计算、逻辑推理等需要过程展示的任务（题目 3、6）。
分配角色技巧
关键点：赋予模型特定身份（如历史人物、客服），模拟其行为和语言风格。
应用场景：角色扮演、对话模拟（题目 7）。
增加示例（Few-Shot Prompting）
关键点：提供任务示例或上下文，帮助模型理解需求（如特定词汇使用、格式要求）。
应用场景：需包含特定元素（如成语、专业术语）或学习模式的任务（题目 4、6）。
二、提示词框架与优化方法
ICIO 框架
Input（输入）：提供任务背景、数据；
Context（上下文）：补充相关信息；
Instruction（指令）：明确任务目标；
Output Indicator（输出指示）：定义输出形式（如摘要、代码）（题目 8）。
CRISPE 框架
组成：Context（上下文）、Role（角色）、Instruction（指令）、Style（风格）、Personality（个性）、Evidence（证据）。
P（Personality）：指定模型输出的 “个性” 特征（如严谨、活泼）（题目 10）。
优化策略
避免过度精简：关键信息缺失会导致模型理解偏差（题目 5）；
动态样例库：定期更新示例以适应任务变化，避免静态数据失效（题目 15）；
目标受众匹配：根据用户群体调整语言复杂度（如小学生用简单语言 + 案例）（题目 13）。
三、大模型应用场景与能力
文本摘要与信息提取
能力：从长文本（如诊断报告）中抽取关键信息，区别于文本生成（题目 14）。
意图分类与任务执行
逻辑：解析用户意图后触发对应操作（如客服场景中的退货请求→展示流程）（题目 4、5）。
数据样本选择
原则：使用代表性样本覆盖任务核心特征，避免普通 / 特殊案例的片面性（题目 9）。
四、常见误区与反选逻辑
混淆技巧适用范围
思维链≠风格控制（题目 1、3）；
分配角色≠语气限定（题目 2、7）。
低效优化方法
过度精简提示词、使用静态样例库会降低模型表现（题目 5、15）。
需求与技巧不匹配
需包含特定词汇时，示例比直接提问更有效（题目 4）；
数学计算需结合示例 + 推理引导，而非单纯格式限定（题目 6）。
五、核心知识关联
提示词工程定义：通过构建和优化提示词，引导模型生成高质量输出的过程（题目 11）。
框架组成要素：背景（Context）、目标（Goal）、受众（Audience）是提示词框架的核心，价格等细节非必需（题目 12）。
这些技术点贯穿提示词设计的全流程，核心逻辑是通过精准指令、合理示例和结构化框架，最大化模型理解效率与输出准确性。
（2）大模型Clouder认证：RAG应用构建及优化
共20道题 限时30分钟
大模型Clouder认证：RAG应用构建及优化认证考试。【注意：本认证考试不提供错题答案查看】
答题开始即开始计时，中途不可暂停，如超时则自动提交
1、考试共 (20) 道题，总分100分，及格分数60分
2、考试需在（30分钟）内交卷，过程中无法暂停，请提前安排好时间；如未及时交卷，则本次考试作废
3、推荐使用 Chrome 浏览器（版本：73及以上的正式版本），或Firefox浏览器（版本：66及以上的正式版本)
4、开始答题前会进行身份验证，需要您拍摄并上传身份证人像面照片，并按照系统要求开启摄像头进行面部识别
5、考试过程中请保持摄像头开启并对准面部，系统会不定时进行抓拍，并与身份证照片做对比，如发现作弊行为，您的考试成绩将作废
6、考试过程中，系统将判断您的浏览器状态，如发现最小化浏览器、切换标签页、窗口缩小或扩大等行为，以及弹出广告弹窗，将会给出警告。如果次数过多您的考试成绩将作废
7、考试前请关闭即时通信软件以及其他可能会有弹窗的软件，以免影响您的考试
单选题
题目 1
题目：维持上下文连贯性是构建高质量对话系统的核心挑战之一，RAG 技术可以通过以下哪种方式更好地帮助系统在长时间对话中保持上下文的连贯性？
选项：
A. 静态存储所有对话记录
B. 动态上下文检索，实时从知识库中检索相关的历史记录和背景信息
C. 仅依赖预训练模型的知识进行回应
D. 定期清除对话历史以避免混淆
答案：B
原因：RAG 技术通过动态上下文检索，实时从知识库获取相关历史记录和背景信息，能让系统依据对话上下文给出连贯回答；A 静态存储不便于利用信息维持连贯，C 仅依赖预训练模型知识无法结合实时对话上下文，D 定期清除对话历史会丢失上下文信息，不利于连贯性。
题目 2
题目：一家大型企业希望其智能助理能够访问和利用公司机密的内部文件。他们将 RAG 和阿里云大模型结合。在 RAG 系统中，企业内部文件属于哪种信息来源？
选项：
A. 互联网的内容
B. 阿里云大模型自带的知识库
C. 企业上传的私域知识库
D. 自动生成的新知识
答案：C
原因：企业内部文件具有保密性，是企业特有的知识资产，属于企业上传的私域知识库；互联网内容是公开的，阿里云大模型自带知识库不包含企业独有文件，内部文件也不是自动生成的新知识。
题目 3
题目：随着大模型和 RAG 系统的广泛应用，注重隐私保护成为未来发展的重要趋势。在 RAG 系统中，同态加密是如何保护用户隐私的？
选项：
A. 通过在数据查询结果中添加随机噪声来保护个人数据
B. 通过在数据存储与传输过程中以及在检索和生成内容的中间步骤中保持数据加密状态，避免暴露任何敏感信息
C. 通过减少模型参数的数量以降低隐私泄露的风险
D. 通过公开所有数据以便更容易进行安全审计
答案：B
原因：同态加密允许在密文上计算，使数据在存储、传输及处理过程都保持加密状态，避免隐私暴露；A 是差分隐私做法，C 减少模型参数与同态加密隐私保护无关，D 公开数据与隐私保护相悖。
题目 4
题目：在构建更加自然流畅的对话式 AI 系统时，分层记忆结构如何在改进长程记忆管理中发挥作用的？
选项：
A. 通过固定的记忆模式限制系统的灵活性
B. 通过将对话历史按照不同的主题和时间段分类，便于快速检索相关上下文
C. 通过减少对话系统的响应时间来间接提高连贯性
D. 减少系统的计算资源消耗
答案：B
原因：分层记忆结构通过分类组织对话历史，便于快速检索上下文，提升对话连贯性；A 限制灵活性不利于对话系统，C 减少响应时间不是其在长程记忆管理的直接作用，D 减少计算资源消耗不是其核心作用。
题目 5
题目：在 RAG 工作流程中，当用户输入的问题进入工作流程后，系统可能会优先进行下列哪项操作？
选项：
A. 直接生成答案
B. 进行情感分析
C. 计算相似度并选择文档块
D. 分析用户行为模式
答案：C
原因：RAG 先从知识源检索信息再生成答案，计算相似度并选择文档块是检索相关知识的关键步骤；A 直接生成答案不符合 RAG 流程，B 情感分析、D 分析用户行为模式不是优先操作。
题目 6
题目：差分隐私作为一种隐私安全保护技术未来被应用于 RAG 系统中，差分隐私在 RAG 系统生成内容的阶段是如何工作的？
选项：
A. 通过使用更简单的算法来提高效率
B. 通过限制用户的访问权限
C. 通过减少生成内容的计算资源消耗
D. 通过在生成的输出中添加噪声，降低敏感信息暴露的风险
答案：D
原因：差分隐私通过在输出中添加噪声保护隐私；A 提高效率、B 限制访问权限、C 减少计算资源消耗都不是差分隐私在生成内容阶段的工作方式。
题目 7
题目：小明正在开发一个智能客服系统。他希望这个系统不仅能回答常见的客户问题，还能实时提供最新的产品信息。为了节省资源和易于维护，请问小明最应该使用哪种方法来实现这一目标？
选项：
A. 使用新的性能模型
B. 机器翻译
C. RAG 技术（检索增强生成）
D. 重新训练模型
答案：C
原因：RAG 能检索外部知识库获取最新产品信息，且相比其他方式更节省资源、易于维护；A 新性能模型难满足实时获取最新信息需求，B 机器翻译与智能客服回答和提供产品信息无关，D 重新训练模型资源消耗大、维护复杂。
题目 8
题目：一个企业在购物网站集成了一个智能导购助手，如果希望导购助手能够准确推荐公司的产品，以下哪一项措施最直接有效？
选项：
A. 提高网站的性能
B. 为智能导购助手增加商品知识库并启用 RAG 功能
C. 增加 AI 助手的硬件资源
D. 定期更新网站的版本
答案：B
原因：增加商品知识库和启用 RAG 功能，能让导购助手基于丰富知识准确推荐产品；A 提高网站性能、C 增加硬件资源、D 定期更新网站版本，都不直接作用于导购助手推荐准确性。
题目 9
题目：在设计智能问答系统时，为了提高对用户问题理解的准确性和全面性，开发团队决定采用多路召回方法。以下哪个选项是多路召回的核心？
选项：
A. 反复向用户确认其需求
B. 大模型根据用户提出的问题，从单一角度生成多个相同的问题
C. 一次性改写出多个存在差异的问题，作为对用户真实需求的不同猜测，分别解答再进行总结
D. 直接将原始问题提交给知识库查询
答案：C
原因：多路召回通过从多个角度生成不同问题猜测用户需求，分别解答并总结；A 反复确认需求不是核心，B 单一角度生成相同问题无法体现多路特点，D 直接提交原始问题查询没有体现多路召回优势。
题目 10
题目：智能导购应用中，规划助理（Router Agent）通过什么来辅助决策选择合适的商品导购助理？
选项：
A. 用户购买意向或产品参数
B. 用户的地理位置
C. 用户的历史订单
D. 用户的社交网络数据
答案：A
原因：用户购买意向和产品参数能反映用户需求，帮助规划助理选择合适导购助理；B 地理位置、C 历史订单、D 社交网络数据与选择合适导购助理无直接关联。
题目 11
题目：优化 chunk 切分模式，可以加速信息检索、提升回答质量和生成效率。在处理特定领域的文档时，如法律文本，为了实现更精准的切分，最适合采用哪种基于领域知识的切分模式？
选项：
A. 按照固定字符数进行切分
B. 随机化切分位置
C. 识别段落编号、条款等作为切分依据
D. 将所有内容合并为一个大的 chunk
答案：C
原因：法律文本有严谨结构，识别段落编号、条款切分能保证语义完整和符合文本逻辑；A 按固定字符数、B 随机切分易破坏文本结构，D 合并为大 chunk 不利于精细处理和检索。
题目 12
题目：在构建一个基于 RAG 的问答系统时，开发者希望提高检索模块的响应速度。以下哪种方法可以最有效地优化检索模块的响应时间？
选项：
A. 使用更高效的索引结构
B. 增加检索文档的数量
C. 使用更复杂的查询策略
D. 重新训练模型
答案：A
原因：高效索引结构可加速数据查找，减少检索时间；B 增加文档数量会延长检索时间，C 复杂查询策略增加计算负担降低响应速度，D 重新训练模型不直接优化检索响应时间。
题目 13
题目：当用户向大模型 RAG 系统提问时遇到了 RAG 无法回答此问题的情况，下列关于其原因描述的选项中，最可能由于用户自身问题导致的是哪一项？
选项：
A. 知识库数据不足导致检索失败
B. 系统缺乏答案验证机制
C. 用户的问题表述模糊或抽象
D. 模型训练不足
答案：C
原因：用户问题表述模糊抽象，大模型难以理解需求而无法回答；A 知识库数据不足、B 系统缺乏答案验证机制、D 模型训练不足是系统相关问题，非用户自身原因。
题目 14
题目：在讨论 RAG 系统的局限性时，当用户的问题表述模糊或抽象时，系统最可能出现以下哪种情况？
选项：
A. 系统自动升级模型
B. 系统可能误解用户的意图
C. 大模型自动更新知识库
D. 系统直接拒绝回答问题
答案：B
原因：用户问题模糊抽象时，系统难准确理解需求，易误解意图；A 系统自动升级模型、C 大模型自动更新知识库、D 系统直接拒绝回答问题，都不是这种情况下系统的典型反应。
题目 15
题目：大模型如果输出了不符合逻辑和现实的回答，最可能是 RAG 系统在生成最终答案前缺乏下列哪一项重要机制导致的？
选项：
A. 缺乏自动翻译功能
B. 缺乏上下文感知能力
C. 缺乏答案验证机制
D. 缺乏实时更新功能
答案：C
原因：答案验证机制可检查答案合理性，缺乏它易输出不符合逻辑和现实的回答；A 自动翻译功能、B 上下文感知能力、D 实时更新功能与答案是否符合逻辑现实无直接关联。
多选题
题目 16
题目：RAG 技术对于构建更加自然流畅的对话式 AI 至关重要，关于 RAG 在长程记忆管理中的作用，下列哪些陈述是正确的？（正确选项：2 个）
选项：
A. 通过实时从知识库中检索相关的历史记录和背景信息，帮助系统保持上下文连贯性
B. 知识更新与扩展，使系统能够持续更新其知识库，处理最新的信息和用户需求
C. RAG 不允许对话系统持续更新其知识库
D. RAG 系统不能实时从知识库中检索历史记录和背景信息
E. 分层记忆结构降低了系统的检索效率
答案：AB
原因：RAG 可实时检索信息保持上下文连贯，支持知识更新扩展；C 与 RAG 可更新知识库相悖，D 与 RAG 能实时检索不符，E 分层记忆结构利于提高检索效率而非降低。
题目 17
题目：一家企业正在考虑使用 RAG 技术来增强其内部智能助手的功能，以便更好地响应员工的查询。他们希望智能助手能够访问最新的企业文件和网络上的信息。在 RAG 系统中，企业内部机密文件和网络上的信息属于哪些信息来源？（正确选项：2 个）
选项：
A. 大模型原始知识库
B. 私域知识库
C. 用户生成内容
D. 大模型自动生成的知识
E. 互联网公共知识库
答案：BE
原因：企业内部机密文件属于私域知识库，网络公开信息部分属于互联网公共知识库；大模型原始知识库不包含企业内部和网络信息，企业信息不是用户生成内容和大模型自动生成知识。
题目 18
题目：为了提升大模型问答应用在特定领域的准确性和专业性，如何为大模型提供私有知识是一个关键步骤。在百炼平台中为大模型问答应用增加私有知识可能包括哪些具体步骤？（正确选项：3 个）
选项：
A. 上传文件
B. 修改 API 调用代码
C. 建立索引
D. 更新服务器配置
E. 引用知识
F. 扩展网络带宽
答案：ACE
原因：上传文件引入私有知识，建立索引便于检索，引用知识使模型能利用私有知识；修改 API 调用代码、更新服务器配置、扩展网络带宽与增加私有知识核心流程无关。
题目 19
题目：通过为大模型加入知识库，来提高回答的准确性，但是大模型在检索知识库依旧未能检索到相关信息，可能的原因有哪些？（正确选项：3 个）
选项：
A. 提出的问题超出了知识库范围
B. 检索算法参数设置不恰当
C. 知识库结构不合理或索引机制设计不佳
D. 用户提供的信息过于具体
E. 大模型参数规模过大
答案：ABC
原因：问题超知识库范围、检索算法参数不当、知识库结构或索引机制不佳，会导致检索不到信息；用户信息具体利于检索，大模型参数规模与检索无关。
题目 20
题目：当大模型遇到各种简单模糊的问题时，很容易误解而给出错误的回答，下列哪些是让大模型更好理解问题的有效方法？（正确选项：4 个）
选项：
A. 大模型转述用户问题，将问题标准化，再进行 RAG 问答
B. 多轮对话逐步确认用户需求
C. 大模型直接给出答案，不需要确定
D. 大模型提供标准化提示词模板
E. 使用复杂的领域专用词汇
F. 增加额外的问题来获取更多信息
答案：ABDF
原因：转述标准化问题、多轮对话确认需求、提供标准化提示词模板、增加额外问题获取信息，有助于大模型理解问题；直接给答案不确认易出错，复杂领域词汇增加理解难度。
这些题目涉及的技术关键点主要围绕 RAG（检索增强生成）技术展开，具体如下：
RAG 系统基础架构与信息来源
信息来源分类：明确企业内部文件、网络信息等在 RAG 系统中所属类别，如企业内部机密文件属于私域知识库，网络公开信息部分属于互联网公共知识库，强调私域与公域知识的区分与应用 。
知识整合：RAG 需整合不同来源信息，像结合企业上传知识与大模型知识，为准确回答问题提供知识支撑。
RAG 系统工作流程与机制
检索机制
优先操作：在 RAG 工作流程中，计算相似度并选择文档块是用户问题输入后的优先操作，这是检索相关知识、为生成答案做准备的关键步骤。
索引结构：高效索引结构对提高检索模块响应速度至关重要，合理索引能加速数据查找，减少检索时间。
检索失败原因：检索不到相关信息可能源于问题超知识库范围、检索算法参数不当、知识库结构或索引机制不佳等。
生成机制
答案验证：答案验证机制可检查答案合理性，缺乏它大模型易输出不符合逻辑和现实的回答。
隐私保护：差分隐私通过在生成输出中添加噪声保护隐私；同态加密让数据在存储、传输及处理中保持加密状态，避免隐私暴露。
提升 RAG 系统性能的方法
上下文连贯性：RAG 通过动态上下文检索，实时从知识库获取相关历史记录和背景信息，维持长时间对话的上下文连贯性。
知识更新与扩展：RAG 支持知识更新与扩展，使系统能处理最新信息和用户需求，提升对话质量和适应性。
问题理解优化
多路召回：核心是从多个角度生成不同问题猜测用户需求，分别解答并总结，提高对用户问题理解的准确性和全面性。
其他方法：大模型转述标准化问题、多轮对话确认需求、提供标准化提示词模板、增加额外问题获取信息等，可帮助大模型更好理解简单模糊问题。
RAG 系统在不同应用场景的应用
智能客服与导购
智能客服：利用 RAG 技术可检索外部知识库获取最新产品信息，满足实时提供产品信息需求，且节省资源、易于维护。
智能导购：为导购助手增加商品知识库并启用 RAG 功能，能基于丰富知识准确推荐产品；规划助理依据用户购买意向或产品参数辅助选择合适导购助理。
特定领域文档处理：处理法律文本等特定领域文档时，依据文档结构（如识别段落编号、条款）优化 chunk 切分模式，可加速信息检索、提升回答质量和生成效率。
结语
合上这份认证考试的题目与解析，仿佛完成了一次大模型应用的 “全景式巡礼”。从提示词的精准设计到 RAG 系统的架构优化，从单一场景的内容生成到复杂对话的上下文管理，每一道题都在传递一个核心信息：大模型的价值，从不是 “自动生成” 这么简单 —— 它需要人用技术思维去引导，用场景需求去校准，用安全意识去护航。
这些题目或许会随着技术迭代成为 “过去式”，但背后的思维方式永远不会过时：如何用 “示例 + 指令” 让模型更懂需求？如何用 “动态检索 + 知识整合” 让回答更可靠？如何在效率与隐私之间找到平衡？这些问题的答案，既是考试的得分点，更是实际应用中的 “避坑指南”。
小支同学的分享，不仅整理了题目，更梳理了大模型应用的底层逻辑。它提醒我们：大模型不是 “黑箱工具”，而是可以被理解、被设计、被优化的 “智能伙伴”。希望每一位读者都能从这些题目中，找到属于自己的 “应用灵感”—— 或许是改进一篇营销文案的提示词，或许是优化一个客服系统的检索策略，又或许是更清晰地理解 “AI 如何为我所用”。
大模型的时代才刚刚开始，而这场认证考试，不过是我们与大模型 “高效协作” 的起点。愿我们都能在技术的浪潮中，成为更懂大模型的 “Clouder”。
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