最近考过，顺便把阿里云大模型ACA/ACP认证考试真题题库，已经上传到《题主》小程序上了，近期需要备考的同学可以去找一下，刷完基本上一定能过。

公司文档规模可达数百万条，需7x24小时高可用的RAG服务。下列哪种向量存储方式最适合？

A、存为Excel

B、本地部署Milvus/Qdrant

C、阿里云向量检索服务（DashVector）等云方案

D、内存向量存储

答案：C

标签：向量数据库，高可用，云方案

以下哪种场景适合使用阿里云百炼上提供的大模型BatchAPI（批量处理接口）来优化成本或效率？

A、在实时在线客服对话中，使用BatchAPI同时处理多个用户的并发请求，以提高响应速度

B、在会议直播场景中，使用BatchAPI让大模型将主讲人的发言实时翻译成多个语种

C、将BatchAPI与流式传输（Streaming）结合，逐步返回批量处理中的部分结果给用户

D、收集一周内的数千条产品用户反馈信息，打包后一次性提交给大模型生成分析总结报告

答案：D

标签：BatchAPI，成本优化，批量处理

在设计一个电商推荐系统的RAG模块时，团队决定优化检索的精确率（context precision），以确保每次推荐的商品都相关。然而，过度追求精确率可能会带来一些负面影响，以下哪种现象最有可能出现？

A、系统召回的商品数量过少，用户难以找到足够的选择。

B、用户收到大量与查询无关的商品推荐，导致体验下降。

C、推荐商品的颜色多为用户不喜欢的类型，导致满意度下降。

D、系统响应时间显著增加，导致用户体验变差。

答案：A

标签：RAG，精确率，召回

在自定义提示词模板中，以下哪项是用于约束大模型行为的注意事项？

A、根据上下文信息而非先验知识来回答问题

B、增加模型的训练数据

C、减少模型的推理时间

D、增加模型的参数数量

答案：A

标签：提示词，约束，行为

在以下代码片段中，model="qwen-plus"的作用是什么？

A、指定使用的模型

B、增加输出的多样性

C、使输出更具确定性

D、控制输出长度

答案：A

标签：API，模型，指定

在LlamaIndex的默认提示词模板中，context_str表示什么？

A、从向量库中检索到的上下文信息

B、用户的问题

C、大模型的角色

D、输出的格式

答案：A

标签：LlamaIndex，提示词，上下文

在切片向量化与存储阶段，以下哪种模型用于将文本转换为高维向量？

A、Embedding

B、模型

C、大模型

D、增加模型的训练数据

E、减少模型的推理时间

答案：A

标签：embedding，向量化，模型

在以下代码片段中，temperature=0.1的作用是什么？

A、使输出更具确定性

B、使输出更具创造性

C、增加输出的多样性

D、减少输出的长度

答案：A

标签：采样，temperature，确定性

在优化context recall（上下文召回）指标时，以下哪种方法可以提升召回的准确率？

A、使用大模型改写query

B、增加模型的训练数据

C、减少模型的推理时间

D、增加模型的参数数量

答案：A

标签：RAG，召回率，Query改写

在文档切片过程中，以下哪种切片方法适合刚开始接触RAG的用户？

A、句子切片

B、Token切片

C、句子窗口切片

D、语义切片

答案：A

标签：RAG，切片，入门

RAG（Retrieval Augmented Generation）的主要目的是什么？

A、增加模型的训练数据

B、为大模型提供参考资料以提高回答质量

C、减少模型的推理时间

D、增加模型的参数数量

答案：B

标签：RAG，目的

在优化检索效果时，以下哪些是调整similarity_top_k参数的好处？

A、增加召回的文档切片数量

B、增加模型的训练数据

C、减少模型的推理时间

D、增加模型的参数数量

答案：A

标签：RAG，TopK，召回

以下关于LoRA的描述，哪一项是错误的？

A、LoRA可以有效降低微调大型语言模型的成本。

B、LoRA会修改被微调模型的原始权重。

C、LoRA的实现相对简单，易于集成。

D、LoRA微调的结果可以方便地回退。

答案：B

标签：微调，LoRA，原理

在优化检索效果时，以下哪种方法可以提升大模型对参考信息的理解？

A、使用结构化的文档格式

B、增加模型的训练数据

C、减少模型的推理时间

D、增加模型的参数数量

答案：A

标签：RAG，结构化，理解

你设计了一个车载场景的智能对话助手，它可以帮乘客调整座椅、打开空调等。某次测试中，用户输入“把靠背调低一点”，助手却打开了空调。经过分析，发现是因为调整座椅工具的描述（description）过于简单，导致助手误判了用户意图。以下哪个调整座椅工具的描述信息可以使助手提高调用工具的准确率？

A、请根据用户的输入判断是否需要调整座椅，然后调用对应的工具。

B、如果用户要调整座椅，请调用aa工具；如果用户要打开空调，请调用bb工具。

C、你擅长理解用户的多样化需求，可以通过语义分析选择正确的工具。

D、当用户希望调整座椅靠背或前后位置时使用此工具。该工具接收两个参数：前后（单位为厘米）、角度（单位为度）。

答案：D

标签：Agent，工具描述，参数

你在使用本地部署的qwen2.5-14b模型，输入提示词：“请用适合简报的形式，以每篇100字的篇幅总结今早的十大新闻”，但发现无法按照预期给出正确的结果，这是为什么？

A、输出长度受限，10篇新闻过多

B、要求列出10个项目意味着处理结构化数据，而LLM对此不擅长

C、由于知识截止限制，LLM无法获取最新新闻

D、指令需要明确简报类型（科技、综合新闻等）

答案：C

标签：通义千问，知识截止，实时性

梯度下降算法中学习率的作用是？

A、决定梯度计算频率

B、调节参数更新步幅

C、控制参数更新方向

D、调整梯度大小

答案：B

标签：微调，学习率，梯度下降

模型微调最适合解决以下哪种问题？

A、需要实时检索最新互联网信息的任务

B、需要提升模型在特定任务的表现

C、需要快速响应简单问答的任务

D、需要结合用户界面操作的任务

答案：B

标签：微调，适用场景

在控制大模型生成内容的随机性时，top_p参数的作用是什么？

A、调整候选Token的概率分布

B、筛选出累计概率达到阈值的候选Token

C、增加候选Token的数量

D、减少候选Token的数量

答案：B

标签：采样，top_p，随机性

一家律所的 AI 助手在分析合同风险时，频繁引用一个已被新司法解释推翻的相似案例。系统目前仅采用向量检索召回 top-k 内容。为了更好地解决此问题，应采取哪项措施？

A、从向量索引中定期清除所有已被新司法解释覆盖的案例

B、切换到多向量检索，为文档内容和法律实体分别创建嵌入

C、增强提示词，指令模型在生成摘要时优先采信最新日期的文档

D、生成前先结合“时效性”等业务字段进一步重排和过滤

答案：D

标签：RAG，时效性，重排

一家重型设备制造商，为现场技术员提供 AI 维修指南，但架构师要求所有历史规范都必须保留用于合规审计。你担心如果 RAG 系统引用已废弃的设计规范，可能导致维修错误。你应如何解决这个问题？

A、优化系统提示词，指令模型忽略旧版本并解释其选择

B、建立与原有业务系统的实时数据同步，确保数据源的唯一性。

C、获取知识块时附加版本与元数据标签，并在检索时过滤

D、在应用层过滤，输出回答前，过滤掉过期文档索引

答案：C

标签：RAG，版本控制，过滤

你在设计儿童教育类智能应用，客户要求需同时满足安全性和趣味性。以下哪种交互方案最合理？

A、所有教学内容仅以全屏视频展示，观看期间禁用物理按键，视频结束后弹出知识测验

B、采用卡通语音陪伴助手，敏感操作需家长手机端二次验证，错误操作时用震动+彩色光带提示

C、主界面设置 20 个高亮功能导航按钮，点击任意区域即时播放提示音，夜间自动切换深色模式

D、内置家长监控摄像头，孩子使用超过1小时自动锁屏并通过人脸识别判断是否成年用户

答案：B

标签：安全合规，儿童，交互设计

某团队使用通义千问 API 开发智能问答应用，为了快速实现回答实时外部问题（如“今天的天气”）的能力，可以首先使用哪种方案？

A、指派资源，手动开发一个天气查询插件

B、升级到最新发布的更大参数规模的模型

C、启用平台提供的联网搜索功能

D、通过多轮对话设计，引导模型回答实时问题

答案：C

标签：通义千问，联网搜索，API

你用多模态技术开发短视频智能剪辑工具时，提出以下四个方案步骤，其中不合理的步骤是？

A、用 RAG 增强技术提升视频的饱和度对比度

B、用视频理解模型分析视频中的人物动作

C、用语音合成模型为合成视频添加官方解说

D、用文生图模型将新场景与原视频人物合成

答案：A

标签：多模态，RAG，视频处理

一家智能客服系统初期采用了昂贵的旗舰大模型（如GPT-N），虽然效果很好，但运营发现70%的用户问题都是“如何登录”“忘记密码”这类高频简单问题。为了节约API调用成本，团队应该优先采用哪种架构调整？

A、微调整旗舰大模型，使其能更快地回答这些高频问题

B、先用轻量级模型识别意图按任务路由，对复杂问题调用旗舰模型

C、选择价格更低的API服务套餐

D、限制每位用户的日均提问次数，并对超出部分进行收费

答案：B

标签：成本优化，意图识别，路由

你开发的AI客服系统出现以下异常：用户发送“我想看红色连衣裙的3D展示”时，系统返回文字描述但无图像，当用户发送产品视频时，系统无法提取关键参数，语音回复存在机械音且断句不自然，上述异常对应的技术缺陷依次是？

A、3D渲染超时→OCR识别失败→语音克隆失真

B、文本生成错误→视频合成中断→音频采样率异常

C、文生图失败→视频理解异常→语音合成缺陷

D、多模态融合故障→抽帧算法错误→TTS模型过拟合

答案：C

标签：多模态，视频理解，语音合成

你负责的短视频平台计划优化内容审核系统，需要实现：1. 自动识别视频中出现的违禁物品，2. 对识别出的违禁画面自动生成马赛克覆盖，正确的技术路线是？

A、视频抽帧后用多模态大模型分析内容→文生图生成马赛克图案→合成新视频

B、使用语音合成分析音频→文本生成警告信息→视频编辑添加水印

C、文生图模型生成安全提示图→使用语音合成生成警告音频→自动下架视频

D、通过视频编辑手动提取关键帧→文本生成模型标注违禁词

答案：A

标签：多模态，内容审核，视频处理

构建AI智能体时，以下哪种技术方案最适合实现“以自然流畅的方式与终端用户进行实时音视频通话”的需求？

A、引入语音识别模型，并结合文本生成模型生成文本回复内容，但仅输出文本回答

B、利用多模态大语言模型，结合实时音视频处理框架，实现端到端的交互能力

C、部署视频分析平台，支持文字聊天并允许用户手动上传图片或视频供分析

D、使用传统的基于规则的对话系统，结合预录制的音频和视频片段来模拟互动

答案：B

标签：多模态，实时交互，Agent

一家影视制作公司计划推出一款虚拟主播，用于直播带货和互动娱乐场景。以下哪一种描述了实现虚拟主播的一种方法？

A、使用大语言模型生成剧本初稿，供编剧团队进一步修改和完善。

B、开发一个推荐系统，为观众推荐他们可能感兴趣的直播内容。

C、使用语音合成技术生成个性化配音，替代人工配音演员完成所有影视作品的配音工作。

D、利用图像理解技术对演员的面部表情进行捕捉，并将其映射到虚拟主播角色上，实现实时互动表演。

答案：D

标签：多模态，虚拟主播，图像理解

某智能客服系统，同时接入了多个不同来源的大模型（如通义、文心等），并通过多种渠道（App、微信等）对外提供服务。目前，安全团队通过为每个模型的每个渠道分别定制系统提示词（System Prompt）来实施安全策略。随着模型和渠道的增加，安全策略的同步和维护工作量呈指数级增长，一个新漏洞需要在所有组合上重复修复，极易出现遗漏。为了建立一个更健壮、可扩展且易于维护的防御体系，下一步应优先考虑哪种做法？

A、持续投入更多人力，对系统提示词进行更精细化的“雕刻”。

B、引入独立的AI安全中间件，将安全逻辑与业务逻辑解耦。

C、建立一个内部漏洞悬赏平台，激励员工寻找越狱方法。

D、暂停功能开发，集中资源对大模型本身进行为期半年的对抗性训练。

答案：B

标签：安全合规，架构，中间件

某位热爱艺术的自媒体创作者想使用通义万相来帮助创作。请问他能够使用通义万相实现下列哪些操作？

A、通过给定“日落时分”的关键词，让通义万相模仿李商隐的风格生成一首诗歌

B、使用一张风景照片作为视频的第一帧，并结合“日落时分”的提示词，自动生成一段展示日落变化过程的视频

C、可以使用通义万相生成一张“日落时分”的图像，但是无法在图像中包含“夕阳无限好”的文字内容

D、使用一张人像，让通义万相在兼顾原始人物相貌的同时进行多种风格化的重绘

答案：BD

标签：通义万相

我们发现Qwen-7B预训练模型、Qwen-7B-Chat对话微调模型、Qwen-Max线上模型三种模型对同一组问题的回答存在差异，可能的原因包括哪些？

A、Qwen-7B预训练模型回答可能更加强通用但缺乏领域特异性

B、Qwen-7B-Chat由于经过对话微调，能更好地理解对话上下文

C、Qwen-Max更侧重于大规模多模态数据处理和理解

D、各模型参数量不同，导致回答的复杂度和准确性有根本区别

答案：ABCD

标签：Qwen

开发Agent应用时，我们会引入规划能力，例如让大模型帮我们打牌。在长链路规划场景中，规划性能不足可能体现在哪些方面？

A、完成一次长链路规划，用户等待时间过长

B、长链路规划的稳定性差，易导致执行偏差累积

C、过细的规划粒度增加了执行复杂度和资源消耗

D、缺乏有效的人机协作接口，在COT过程中限制了人工修正

答案：ABCD

标签：Agent

一家科技公司正在开发一款智能助理，该助理需要能够理解和回应用户的各种询问，并符合社会道德标准。公司团队计划分多个阶段训练他们的人工智能模型。基于所述的训练过程，以下选项正确的是？

A、在训练的初期阶段，应当让智能助理通过大量阅读通用文本资料，以建立基础的语言理解能力

B、为了提升智能助理在特定领域的专业知识，比如回答法律或金融相关问题，应当进行有针对性的监督微调

C、为确保智能助理不仅可以理解专业术语而且符合社会道德标准，团队应当对模型进行基于人类反馈的强化学习

D、为加快进度节省时间，直接跳过预训练阶段，用法律和金融等特定话题的对话进行监督微调

答案：ABC

标签：训练阶段

我们想设计一款利用多个智能体来完成任务的系统，例如让多个智能体协作完成复杂软件的开发。为了提高系统应对需求变化和对抗异常情况的能力，可能需要考虑以下些策略？

A、异构性设计，不同Agent具备不同能力和知识，以应对多样化任务

B、自我修复机制，当部分Agent失效时，系统能自动调整或补充功能

C、学习与进化能力，Agent能从交互和经验中学习，不断优化自身策略

D、灵活的角色切换，根据任务需求和环境变化，Agent间可动态调整角色与职责

答案：ABCD

标签：多智能体

某创业团队希望开发法律文书自动审查工具，但计算资源有限，且部分文书涉及敏感信息，不希望原始内容在公网传输。以下哪些方案组合能较好满足上述诉求？

A、自研大模型并全量训练，全部本地部署本地调用

B、文书脱敏后调用云端法律专业模型API审查

C、本地部署轻量化模型做初审，再做人工复核

D、打开在线大模型网页版，把文书原文粘进去逐篇审查

答案：BC

标签：数据安全

某医院计划微调大模型用于智能问诊系统，需根据患者病史生成初步诊断建议。技术团队在制定微调方案时，应重点考虑以下哪些因素？

A、收集高质量的患者病史与诊断记录，确保覆盖典型病例

B、申请创新专利，发表学术论文，找医学领域专家站台，证明方案的先进性和有效性

C、根据医疗文本特征优化微调策略，确保模型在特定医疗领域中的泛化能力

D、清洗数据中的患者姓名、身份证号等敏感个人信息

答案：ACD

标签：微调

某公司做移动端应用开发，希望将微调后的客服模型集成到移动端APP中，要求响应时间低于500ms。以下哪些操作有助于达成目标？

A、把FP32精度的基模替换为BF16精度的版本

B、使用专业组件进行推理加速

C、选择参数规模更大网络层数更深的大模型

D、采用动态批量处理技术，处理一大批请求

答案：AB

标签：推理加速

你正在开发一款游戏，任务包括剧情设计、代码开发和音效制作，你决定将这些任务分配给不同的智能体来协作。在多智能体协作模式下，以下哪些设计能提高系统效率？

A、每个智能体根据自己的专长处理不同的任务

B、所有智能体完成相同的任务，提高协作效率。

C、多个智能体相互独立工作，不共享任何信息。

D、让智能体根据任务复杂度和优先级协作完成工作。

答案：AD

标签：多智能体

一家大型企业正在使用RAG（检索增强生成）系统来帮助员工解答问题，但员工反馈系统回答的内容并不符合公司规定，公司决定优化该RAG系统，以下哪3个方法最能有效可以提升效果？

A、改进文档解析器(如知识库含大量图像、表格时，更换为多模态解析器)

B、在切片向量化阶段，选择能力更强大的Embedding模型

C、借助文本排序模型对检索到的文本进行重排序，让更贴近用户问题的文本分块的排名更靠前

D、增加每次检索返回的文本分块数量(如从Top-5调整为Top-20)

答案：ABC

标签：RAG

当你需要为本地生活服务应用设计智能RAG系统时，当用户输入模糊问题：“哪里有美食”时，希望能为用户精准推荐餐馆，应该采取以下哪些处理策略比较合适？

A、使用HyDE策略通过生成假设性答案缩小搜索范围(如推测菜系/价位)

B、结合可以获取获取实时地理位置的插件，并使用CRAG策略进行网络数据动态检索

C、使用多轮交互能补全关键信息(如用餐人数/忌口)

D、直接返回随机推荐列表

答案：ABC

标签：RAG

一家公司基于RAG框架开发了一款法律领域的智能客服系统，并集成Self-RAG策略以提升生成质量。系统生成答案后需通过Self-RAG进行自我检查，请问Self-RAG过程可以包含哪些流程？

A、判断答案是否基于材料，而不是凭空编造，如果是，则生成答案，否则重新生成

B、判断响应延迟是否在1秒以内，如果是生成答案，否则重新生成

C、判断答案是否完整解答了用户的问题，如果是，则输出答案，否则重新改写问题

D、判断答案是否与检索到的材料直接相关，如果是，则输出答案，否则重新改写问题

答案：ACD

标签：Self-RAG

你正在初步设计一个用于电商平台的大模型客服，有哪些提示词工程技巧

A、一步到位，开始设计时就把提示词写的足够复杂以帮助大模型能够应对各种情况

B、添加人设，并通过系统接口动态注入顾客关心商品的实时数据(如价格、库存)供大模型参考

C、增加高满意度问答记录的示例

D、针对客服的风格，重点强调回复要专业、礼貌

答案：BCD

标签：提示词

某团队需要翻译一份文档，其中包含30条机构内部术语的英文缩写。为了确保翻译的高准确性，以下哪两种方案能解决这一问题？

A、在提示词中提供30条对应术语缩写翻译示例

B、要求模型在遇到缩写时自动跳过

C、提供3条缩写的翻译示例，依赖模型自行处理

D、通过RAG技术接入内部术语数据库，确保模型能够检索并正确翻译这些、以及后续可能的新增术语

答案：AD

标签：RAG

你在设计大语言模型应用，需要输出“专业又浅显易懂”的科普文章。在提示词中，哪些要素有助于提升可读性和专业度？

A、指定角色为"科普作家"或"科普博主"

B、在提示中要求对必要术语进行简单解释

C、强调使用复杂专业图表

D、注明目标受众(如小白用户)

答案：ABD

标签：提示词

某个千亿级别大模型在博士级别的专业测试中表现较差，且部分回答风格生硬，缺乏自然度。为了有效解决这些问题，通常会采用以下哪些方法？

A、只扩大模型的参数量，使用更多的计算资源。

B、使用通用领域的数据进行SFT

C、使用专业领域高质量问答数据集进行SFT

D、召集各领域专家标注数据进行RLHF

答案：CD

标签：SFT

下列哪些选项属于大模型在生成文本时（推理阶段）的主要步骤？

A、将输入文本分词化并映射为ID序列

B、基于当前token序列自回归预测下一个token

C、动态加载训练数据以更新模型参数。

D、根据用户历史反馈调整生成内容

答案：AB

标签：推理

你计划用AI优化博物馆的数字展览体验。以下哪些属于用AI创作新的视觉内容？

A、以文物照片为首帧输入主题，生成历史变迁短视频

B、按关键词生成特定纹样与风格的高清图像

C、将合影转为不同艺术风格并保留人脸特征

D、分析展厅摄像头视频，找出最受欢迎的展品区域

答案：ABC

标签：AIGC

魔搭ModelScope社区提供了一个可定制、可扩展的Agent框架ModelScope-Agent，可用于处理多步骤复杂任务。以下哪三个场景更适合使用ModelScope-Agent？

A、智能写作助手:根据用户需求生成文档初稿，并自动调用文生图工具生成配图

B、会议纪要生成:通过语音转文字、关键信息抽取和摘要生成，实现高效记录与总结。

C、市场内容生产:基于产品描述生成推广文案，结合文生图工具制作海报，并自动生成6秒短视频。

D、基础聊天对话:非实时信息检索、简单文本翻译、兴趣话题讨论等

答案：ABC

标签：Agent