阿里云大模型ACP高级工程师认证模拟试题
阿里云大模型ACP高级工程师认证模拟试题
- 0. 引言
- 1. 模拟试题
- 单选题
- 多选题
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- 单选题
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- 单选题
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- 单选题
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- 多选题
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- 单选题
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- 多选题
- 单选题
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0. 引言
这篇文章的内容是阿里云大模型ACP高级工程师认证考试的模拟试题。
所有模拟试题由AI自动生成，主要为了练习和巩固知识，并非所谓的 “题库”，考试中如果出现同样问题那真是纯属巧合。
1. 模拟试题
单选题
-
在大模型的问答工作流程中，哪个阶段负责将Token转化为固定维度的向量？
A. 输入文本分词化
B. Token向量化
C. 大模型推理
D. 输出Token参考答案：B
解释： Token向量化阶段负责将分词后的Token转化为固定维度的向量，以便计算机能够理解和处理这些Token。 -
在大模型推理阶段，模型如何选择下一个输出的Token？
A. 随机选择一个Token
B. 根据候选Token的概率进行选择
C. 选择第一个候选Token
D. 选择最后一个候选Token参考答案：B
解释： 在大模型推理阶段，模型会根据所有可能Token的概率集合，选择一个概率较高的Token作为下一个输出。 -
为了控制生成内容的随机性，通常使用哪两个参数进行调整？
A. temperature和top_p
B. learning_rate和dropout
C. batch_size和epochs
D. precision和recall参考答案：A
解释： temperature和top_p参数用于调整模型在生成内容时的随机性，temperature控制生成的多样性，top_p控制候选Token的选择范围。 -
在大模型的问答工作流程中，哪个阶段负责将句子分割成更小且具有独立语义的词语？
A. 输入文本分词化
B. Token向量化
C. 大模型推理
D. 输出Token参考答案：A
解释： 输入文本分词化阶段负责将输入的句子分割成更小且具有独立语义的词语（Token），并为每个Token分配一个ID。 -
在大模型的问答工作流程中，哪个阶段会循环生成候选Token直到输出结束标记？
A. 输入文本分词化
B. Token向量化
C. 大模型推理
D. 输出Token参考答案：D
解释： 输出Token阶段会循环生成候选Token，直到输出特殊Token（如句子结束标记）或输出长度达到阈值，从而结束本次问答。
多选题
-
在大模型的问答工作流程中，以下哪些阶段是必要的？
A. 输入文本分词化
B. Token向量化
C. 大模型推理
D. 输出Token参考答案：A, B, C, D
解释： 大模型的问答工作流程包括输入文本分词化、Token向量化、大模型推理和输出Token，这些阶段都是必要的，以确保模型能够正确处理和生成文本。 -
在大模型推理阶段，以下哪些因素会影响模型选择下一个输出的Token？
A. 候选Token的概率
B. 输入文本的长度
C. 模型的训练数据
D. 输出文本的格式参考答案：A, C
解释： 在大模型推理阶段，模型选择下一个输出的Token主要基于候选Token的概率和模型的训练数据，输入文本的长度和输出文本的格式对选择过程影响较小。 -
为了控制生成内容的随机性，以下哪些参数可以进行调整？
A. temperature
B. top_p
C. learning_rate
D. batch_size参考答案：A, B
解释： temperature和top_p参数用于调整模型生成内容时的随机性，learning_rate和batch_size主要用于模型训练过程中的优化。 -
在大模型的问答工作流程中，以下哪些阶段涉及Token的处理？
A. 输入文本分词化
B. Token向量化
C. 大模型推理
D. 输出Token参考答案：A, B, D
解释： 输入文本分词化、Token向量化和输出Token阶段都涉及Token的处理，而大模型推理阶段主要涉及基于Token向量的推理过程。 -
在大模型的问答工作流程中，以下哪些阶段涉及模型的推理过程？
A. Token向量化
B. 大模型推理
C. 输出Token
D. 输出文本参考答案：B, C
解释： 大模型推理阶段涉及基于输入Token向量的推理过程，输出Token阶段涉及根据推理结果生成候选Token，这两个阶段都涉及模型的推理过程。
单选题
-
在控制大模型生成内容的随机性时，temperature参数的作用是什么？
A. 调整候选Token的概率分布
B. 增加候选Token的数量
C. 减少候选Token的数量
D. 固定候选Token的顺序参考答案：A
解释： temperature参数通过调整候选Token的概率分布来控制生成内容的随机性，温度值越高，生成的内容越多样化。 -
在低温度（temperature=0.1）设置下，大模型的输出会有什么特点？
A. 输出内容非常多样化
B. 输出内容相对单一
C. 输出内容完全随机
D. 输出内容无法预测参考答案：B
解释： 低温度设置下，大模型倾向于选择概率最高的Token，导致输出内容相对单一。 -
在高温度（temperature=1.2）设置下，大模型的输出会有什么特点？
A. 输出内容非常多样化
B. 输出内容相对单一
C. 输出内容完全固定
D. 输出内容无法生成参考答案：A
解释： 高温度设置下，低概率的候选Token出现概率提升，增加了生成内容的多样性和随机性。 -
在需要生成明确答案的场景中，建议如何设置temperature参数？
A. 设置较高的温度值
B. 设置较低的温度值
C. 使用默认温度值
D. 随机设置温度值参考答案：B
解释： 在需要明确答案的场景中，较低的温度值可以减少生成内容的随机性，使输出更加固定和准确。 -
在需要创意和多样化的场景中，建议如何设置temperature参数？
A. 设置较高的温度值
B. 设置较低的温度值
C. 使用默认温度值
D. 随机设置温度值参考答案：A
解释： 在需要创意和多样化的场景中，较高的温度值可以增加生成内容的随机性和多样性，使输出更具创意。
多选题
-
以下哪些场景适合设置较低的temperature值？
A. 生成代码
B. 提取数据结构
C. 生成广告文案
D. 创作诗歌参考答案：A, B
解释： 生成代码和提取数据结构需要明确和准确的输出，因此适合设置较低的temperature值。 -
以下哪些场景适合设置较高的temperature值？
A. 生成广告文案
B. 创作诗歌
C. 生成代码
D. 提取数据结构参考答案：A, B
解释： 生成广告文案和创作诗歌需要创意和多样化的输出，因此适合设置较高的temperature值。 -
temperature参数如何影响候选Token的概率分布？
A. 低温度增加高概率Token的选择
B. 高温度增加低概率Token的选择
C. 低温度减少高概率Token的选择
D. 高温度减少低概率Token的选择参考答案：A, B
解释： 低温度设置下，高概率Token的选择增加，输出更加固定；高温度设置下，低概率Token的选择增加，输出更加多样化。 -
以下关于temperature参数的描述，哪些是正确的？
A. 温度值越低，输出结果越固定
B. 温度值越高，输出结果越多样化
C. 温度值不影响输出结果
D. 温度值只影响生成速度参考答案：A, B
解释： 温度值越低，输出结果越固定；温度值越高，输出结果越多样化。温度值直接影响生成内容的随机性，而不是生成速度。 -
在设置temperature参数时，以下哪些建议是合理的？
A. 对于明确答案的场景，设置较低的温度值
B. 对于创意和多样化的场景，设置较高的温度值
C. 对于所有场景，使用默认温度值
D. 对于所有场景，随机设置温度值参考答案：A, B
解释： 对于明确答案的场景，设置较低的温度值；对于创意和多样化的场景，设置较高的温度值。默认温度值适用于没有特别需求的场景。
单选题
-
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的数量参考答案：B
解释： top_p参数通过筛选出累计概率达到某个阈值的候选Token来控制生成内容的随机性。 -
在top_p=0.5的设置下，大模型的输出会有什么特点？
A. 输出内容非常多样化
B. 输出内容相对单一
C. 输出内容完全随机
D. 输出内容无法预测参考答案：B
解释： 当top_p=0.5时，模型优先选择最高概率的Token，导致输出内容相对单一。 -
在top_p=0.9的设置下，大模型的输出会有什么特点？
A. 输出内容非常多样化
B. 输出内容相对单一
C. 输出内容完全固定
D. 输出内容无法生成参考答案：A
解释： 当top_p=0.9时，候选Token的范围扩大，生成内容的多样性和随机性增加。 -
在需要生成创意写作和诗歌的场景中，建议如何设置top_p参数？
A. 设置较高的top_p值
B. 设置较低的top_p值
C. 使用默认top_p值
D. 随机设置top_p值参考答案：A
解释： 在需要创意和多样化的场景中，较高的top_p值可以增加生成内容的随机性和多样性。 -
在需要生成新闻初稿和代码的场景中，建议如何设置top_p参数？
A. 设置较高的top_p值
B. 设置较低的top_p值
C. 使用默认top_p值
D. 随机设置top_p值参考答案：B
解释： 在需要明确和固定输出的场景中，较低的top_p值可以减少生成内容的随机性，使输出更加符合既定模式。
多选题
-
以下哪些场景适合设置较高的top_p值？
A. 创意写作
B. 诗歌生成
C. 新闻初稿
D. 代码生成参考答案：A, B
解释： 创意写作和诗歌生成需要多样化和随机性的输出，因此适合设置较高的top_p值。 -
以下哪些场景适合设置较低的top_p值？
A. 新闻初稿
B. 代码生成
C. 创意写作
D. 诗歌生成参考答案：A, B
解释： 新闻初稿和代码生成需要明确和固定的输出，因此适合设置较低的top_p值。 -
top_p参数如何影响候选Token的筛选？
A. 高top_p值增加候选Token的范围
B. 低top_p值减少候选Token的范围
C. 高top_p值减少候选Token的范围
D. 低top_p值增加候选Token的范围参考答案：A, B
解释： 高top_p值增加候选Token的范围，生成内容更加多样化；低top_p值减少候选Token的范围，生成内容更加固定。 -
以下关于top_p参数的描述，哪些是正确的？
A. top_p值越大，生成内容越多样化
B. top_p值越小，生成内容越固定
C. top_p值不影响生成内容
D. top_p值只影响生成速度参考答案：A, B
解释： top_p值越大，生成内容越多样化；top_p值越小，生成内容越固定。top_p值直接影响生成内容的随机性，而不是生成速度。 -
在设置top_p参数时，以下哪些建议是合理的？
A. 对于创意和多样化的场景，设置较高的top_p值
B. 对于明确和固定的场景，设置较低的top_p值
C. 对于所有场景，使用默认top_p值
D. 对于所有场景，随机设置top_p值参考答案：A, B
解释： 对于创意和多样化的场景，设置较高的top_p值；对于明确和固定的场景，设置较低的top_p值。默认top_p值适用于没有特别需求的场景。
单选题
-
为了让大模型能够回答私域知识问题，以下哪种方法更加简便且高效？
A. 微调模型
B. 训练新模型
C. 通过提示词传递私域知识
D. 使用默认模型参考答案：C
解释： 通过提示词传递私域知识是一种简便且高效的方法，避免了微调和训练新模型的高成本。 -
在私有知识问答场景中，直接传入私域知识相关的参考信息的缺点是什么？
A. 模型处理效率降低
B. 提示词长度有限
C. 模型无法理解私域知识
D. 模型生成内容不准确参考答案：B
解释： 直接传入私域知识相关的参考信息可能导致提示词过长，从而影响模型的处理效率或达到长度上限。 -
检索增强式生成（RAG）应用的主要优势是什么？
A. 避免传入大量背景信息
B. 提高模型训练速度
C. 减少模型推理时间
D. 增加模型参数数量参考答案：A
解释： RAG应用通过检索相关的文档片段与用户输入合并后传给大模型，避免了在提示词中直接传入大量背景信息。 -
在RAG应用的建立索引阶段，主要目的是什么？
A. 将私有知识文档转换为高效检索的形式
B. 增加模型的训练数据
C. 提高模型的推理速度
D. 减少模型的参数数量参考答案：A
解释： 建立索引阶段将私有知识文档或片段转换为可以高效检索的形式，通过向量化保留文本的语义信息。 -
在RAG应用的检索与生成阶段，主要步骤是什么？
A. 从索引中检索相关的文档片段并与提问一起输入到大模型
B. 增加模型的训练数据
C. 提高模型的推理速度
D. 减少模型的参数数量参考答案：A
解释： 检索与生成阶段根据用户的提问，从索引中检索相关的文档片段，这些片段会与提问一起输入到大模型生成最终的回答。
多选题
-
以下哪些方法可以让大模型能够回答私域知识问题？
A. 微调模型
B. 训练新模型
C. 通过提示词传递私域知识
D. 使用默认模型参考答案：A, B, C
解释： 微调模型、训练新模型和通过提示词传递私域知识都是可以让大模型回答私域知识问题的方法。 -
在私有知识问答场景中，直接传入私域知识相关的参考信息可能导致哪些问题？
A. 提示词长度有限
B. 模型处理效率降低
C. 模型无法理解私域知识
D. 模型生成内容不准确参考答案：A, B
解释： 直接传入私域知识相关的参考信息可能导致提示词过长，从而影响模型的处理效率或达到长度上限。 -
RAG应用的主要组成部分包括哪些？
A. 建立索引阶段
B. 检索与生成阶段
C. 模型训练阶段
D. 模型推理阶段参考答案：A, B
解释： RAG应用通常分为建立索引阶段和检索与生成阶段，前者将私有知识文档转换为高效检索的形式，后者根据用户提问检索相关文档片段并生成回答。 -
在RAG应用的建立索引阶段，主要步骤包括哪些？
A. 将文件内容分割并转化为多维向量
B. 使用专用Embedding模型
C. 结合向量存储保留文本的语义信息
D. 增加模型的训练数据参考答案：A, B, C
解释： 建立索引阶段将文件内容分割并转化为多维向量，使用专用Embedding模型，并结合向量存储保留文本的语义信息。 -
在RAG应用的检索与生成阶段，主要优势包括哪些？
A. 提高大模型输出的准确性
B. 提高大模型输出的相关性
C. 减少模型推理时间
D. 增加模型参数数量参考答案：A, B
解释： 检索与生成阶段通过检索提取出与问题最相关的部分，提高了大模型输出的准确性与相关性。
单选题
-
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参考答案：B
解释： RAG通过为大模型提供相关资料作为参考，从而提高其回答问题的准确性和质量。 -
在RAG应用的建立索引阶段，文本向量化的主要作用是什么？
A. 增加模型的训练数据
B. 将文本转换为数字表示以便进行相似度比较
C. 减少模型的推理时间
D. 增加模型的参数数量参考答案：B
解释： 文本向量化将文本转换为数字表示，以便通过相似度比较找到与问题最相关的段落。 -
在RAG应用的检索生成阶段，检索阶段的主要任务是什么？
A. 生成最终的回答
B. 召回与问题最相关的文本段
C. 增加模型的训练数据
D. 减少模型的推理时间参考答案：B
解释： 检索阶段通过embedding模型对问题进行文本向量化，并与向量数据库中的段落进行语义相似度比较，召回最相关的文本段。 -
在RAG应用的生成阶段，大模型的主要作用是什么？
A. 召回与问题最相关的文本段
B. 根据召回文本段和问题生成最终回答
C. 增加模型的训练数据
D. 减少模型的推理时间参考答案：B
解释： 生成阶段利用大模型的总结能力，根据召回文本段和问题生成最终回答。 -
在RAG应用的建立索引阶段，存储索引的主要目的是什么？
A. 增加模型的训练数据
B. 提高检索速度
C. 减少模型的推理时间
D. 增加模型的参数数量参考答案：B
解释： 存储索引将向量化后的段落存储为向量数据库，从而提高检索速度，避免每次检索时重复向量化步骤。 -
在RAG应用的建立索引阶段，文本分段的主要目的是什么？
A. 提高检索速度
B. 增加模型的训练数据
C. 减少模型的推理时间
D. 便于后续快速找到与提问最相关的内容参考答案：D
解释： 文本分段的主要目的是便于后续快速找到与提问最相关的内容，提高检索效率。
多选题
-
RAG应用通常包含哪两个主要部分？
A. 建立索引
B. 检索生成
C. 模型训练
D. 模型推理参考答案：A, B
解释： RAG应用通常分为建立索引和检索生成两部分，前者将知识库文档转换为高效检索的形式，后者根据用户提问检索相关文档片段并生成回答。 -
在RAG应用的建立索引阶段，主要步骤包括哪些？
A. 文档解析
B. 文本分段
C. 文本向量化
D. 存储索引参考答案：A, B, C, D
解释： 建立索引阶段包括文档解析、文本分段、文本向量化和存储索引，以便后续高效检索。 -
在RAG应用的检索生成阶段，检索阶段的主要步骤包括哪些？
A. 对问题进行文本向量化
B. 与向量数据库中的段落进行语义相似度比较
C. 召回最相关的文本段
D. 生成最终回答参考答案：A, B, C
解释： 检索阶段包括对问题进行文本向量化、与向量数据库中的段落进行语义相似度比较，并召回最相关的文本段。 -
在RAG应用的生成阶段，主要步骤包括哪些？
A. 召回最相关的文本段
B. 将问题与召回文本段通过提示词模板生成最终提示词
C. 由大模型生成回复
D. 增加模型的训练数据参考答案：B, C
解释： 生成阶段将问题与召回文本段通过提示词模板生成最终提示词，并由大模型生成回复。
单选题
-
在创建RAG应用时，
SimpleDirectoryReader方法的主要作用是什么？
A. 将指定文件夹中的文件加载为document对象
B. 将文本分段
C. 将文本向量化
D. 存储索引参考答案：A
解释：SimpleDirectoryReader方法用于将指定文件夹中的文件加载为document对象，对应着文档解析过程。 -
在创建索引时，
VectorStoreIndex.from_documents方法包含哪些步骤？
A. 文档解析和文本分段
B. 文本分段和建立索引
C. 文本向量化和存储索引
D. 文档解析和文本向量化参考答案：B
解释：VectorStoreIndex.from_documents方法包含文本分段和建立索引步骤。 -
在创建提问引擎时，
index.as_query_engine方法的主要作用是什么？
A. 将指定文件夹中的文件加载为document对象
B. 创建用于提问的引擎
C. 将文本向量化
D. 存储索引参考答案：B
解释：index.as_query_engine方法用于创建用于提问的引擎，以便根据索引检索和生成回答。 -
在保存与加载索引时，
index.storage_context.persist方法的主要作用是什么？
A. 将索引保存为本地文件
B. 将指定文件夹中的文件加载为document对象
C. 将文本向量化
D. 创建用于提问的引擎参考答案：A
解释：index.storage_context.persist方法用于将索引保存为本地文件，以便后续直接加载使用。 -
在加载本地索引文件时，
load_index_from_storage方法的主要作用是什么？
A. 将指定文件夹中的文件加载为document对象
B. 将本地索引文件加载为索引
C. 将文本向量化
D. 创建用于提问的引擎参考答案：B
解释：load_index_from_storage方法用于将本地索引文件加载为索引，以便后续使用。 -
在创建索引时，以下哪些方法被使用？
A.SimpleDirectoryReader
B.VectorStoreIndex.from_documents
C.index.as_query_engine
D.index.storage_context.persist参考答案：B
解释：VectorStoreIndex.from_documents方法用于创建索引，包含文本分段和建立索引步骤。
多选题
-
在创建RAG应用时，以下哪些步骤是必要的？
A. 文档解析
B. 文本分段
C. 文本向量化
D. 存储索引参考答案：A, B, C, D
解释： 创建RAG应用时，文档解析、文本分段、文本向量化和存储索引都是必要的步骤。 -
在创建提问引擎时，以下哪些参数可以设置？
A. 流式输出
B. 使用的模型
C. API Key
D. 文本分段参考答案：A, B, C
解释： 在创建提问引擎时，可以设置流式输出、使用的模型和API Key等参数。 -
在保存与加载索引时，以下哪些方法被使用？
A.index.storage_context.persist
B.load_index_from_storage
C.SimpleDirectoryReader
D.VectorStoreIndex.from_documents参考答案：A, B
解释：index.storage_context.persist方法用于保存索引，load_index_from_storage方法用于加载索引。 -
在加载本地索引文件时，以下哪些参数可以设置？
A. 存储路径
B. 使用的embedding模型
C. API Key
D. 文本分段参考答案：A, B, C
解释： 在加载本地索引文件时，可以设置存储路径、使用的embedding模型和API Key等参数。
单选题
-
在RAG应用的多轮对话中，直接将用户输入与文本段进行相似度比较可能会导致什么问题？
A. 检索结果不准确
B. 检索速度变慢
C. 模型无法理解用户输入
D. 模型生成内容不完整参考答案：A
解释： 直接将用户输入与文本段进行相似度比较可能会丢失历史对话信息，导致检索结果不准确。 -
在RAG应用的多轮对话中，业界常用的解决方法是什么？
A. 增加模型的训练数据
B. 使用大模型将用户问题改写为包含历史对话关键信息的新query
C. 减少模型的推理时间
D. 增加模型的参数数量参考答案：B
解释： 业界常用的解决方法是使用大模型将用户问题改写为包含历史对话关键信息的新query，以提高检索准确性。 -
在RAG应用的多轮对话中，为什么不能直接将完整历史对话与问题输入到检索系统？
A. 检索系统无法处理长文本
B. 检索速度变慢
C. 模型无法理解用户输入
D. 模型生成内容不完整参考答案：A
解释： 直接将完整历史对话与问题输入到检索系统可能会导致检索系统无法处理，因为embedding模型在长文本上的效果较差。 -
在RAG应用的多轮对话中，LlamaIndex提供了什么工具？
A. 快速实现多轮对话
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参考答案：A
解释： LlamaIndex提供了便捷的工具，可以快速实现RAG应用的多轮对话。 -
在RAG应用的多轮对话中，改写后的新query的主要作用是什么？
A. 提高检索准确性
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参考答案：A
解释： 改写后的新query包含历史对话的关键信息，可以提高检索准确性。 -
在RAG应用的多轮对话中，以下哪些工具可以快速实现多轮对话？
A. LlamaIndex
B. SimpleDirectoryReader
C. VectorStoreIndex
D. OpenAIEmbedding参考答案：A
解释： LlamaIndex提供了便捷的工具，可以快速实现RAG应用的多轮对话。
多选题
-
在RAG应用的多轮对话中，以下哪些问题可能会导致检索结果不准确？
A. 直接将用户输入与文本段进行相似度比较
B. 丢失历史对话信息
C. 使用长文本进行检索
D. 增加模型的训练数据参考答案：A, B, C
解释： 直接将用户输入与文本段进行相似度比较、丢失历史对话信息和使用长文本进行检索都可能导致检索结果不准确。 -
在RAG应用的多轮对话中，以下哪些方法是业界常用的解决方案？
A. 使用大模型将用户问题改写为包含历史对话关键信息的新query
B. 增加模型的训练数据
C. 减少模型的推理时间
D. 使用新的query进行检索与生成参考答案：A, D
解释： 业界常用的解决方法包括使用大模型将用户问题改写为包含历史对话关键信息的新query，并使用新的query进行检索与生成。 -
在RAG应用的多轮对话中，以下哪些因素可能影响检索系统的处理能力？
A. 长文本
B. 历史对话信息
C. 模型参数数量
D. 训练数据量参考答案：A, B
解释： 长文本和历史对话信息可能影响检索系统的处理能力，因为embedding模型在长文本上的效果较差。 -
在RAG应用的多轮对话中，以下哪些步骤是必要的？
A. 使用大模型将用户问题改写为新的query
B. 使用新的query进行检索与生成
C. 增加模型的训练数据
D. 减少模型的推理时间参考答案：A, B
解释： 使用大模型将用户问题改写为新的query，并使用新的query进行检索与生成是RAG应用多轮对话的必要步骤。
单选题
-
在RAG应用的多轮对话中，
CondenseQuestionChatEngine的主要作用是什么？
A. 将用户问题改写为包含历史对话关键信息的新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参考答案：A
解释：CondenseQuestionChatEngine用于将用户问题改写为包含历史对话关键信息的新query，以提高检索准确性。 -
在RAG应用的多轮对话中，
custom_prompt模板的主要作用是什么？
A. 定义如何将用户问题改写为独立的问题
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参考答案：A
解释：custom_prompt模板定义了如何将用户问题改写为包含历史对话关键信息的独立问题。 -
在RAG应用的多轮对话中，
custom_chat_history的主要作用是什么？
A. 存储历史对话信息
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参考答案：A
解释：custom_chat_history用于存储历史对话信息，以便在改写用户问题时参考。 -
在RAG应用的多轮对话中，
query_engine的主要作用是什么？
A. 创建用于提问的引擎
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参考答案：A
解释：query_engine用于创建用于提问的引擎，以便根据索引检索和生成回答。
多选题
-
在RAG应用的多轮对话中，以下哪些步骤是必要的？
A. 将用户问题改写为包含历史对话关键信息的新query
B. 使用新的query进行检索与生成
C. 增加模型的训练数据
D. 减少模型的推理时间参考答案：A, B
解释： 将用户问题改写为包含历史对话关键信息的新query，并使用新的query进行检索与生成是RAG应用多轮对话的必要步骤。 -
在RAG应用的多轮对话中，以下哪些方法可以用于改写用户问题？
A. 使用CondenseQuestionChatEngine
B. 使用custom_prompt模板
C. 增加模型的训练数据
D. 减少模型的推理时间参考答案：A, B
解释： 使用CondenseQuestionChatEngine和custom_prompt模板可以用于改写用户问题，使其包含历史对话关键信息。
单选题
-
在RAG应用中，建立索引阶段包括以下哪些步骤？
A. 文档解析、文本分段、文本向量化、存储索引
B. 文档解析、文本向量化、检索、生成
C. 文本分段、文本向量化、检索、生成
D. 文档解析、文本分段、检索、生成参考答案：A
解释： 建立索引阶段包括文档解析、文本分段、文本向量化和存储索引四个步骤。 -
在RAG应用中，检索生成阶段包括以下哪些步骤？
A. 检索与生成
B. 文档解析与文本分段
C. 文本向量化与存储索引
D. 文档解析与检索参考答案：A
解释： 检索生成阶段包括检索与生成两个步骤。 -
在文本向量化过程中，embedding模型的主要作用是什么？
A. 将自然语言转化为计算机能够理解的数字形式
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参考答案：A
解释： embedding模型通过将自然语言转化为计算机能够理解的数字形式（向量），以便进行相似度比较。 -
在检索阶段，embedding模型如何找到与用户问题最相似的文本段？
A. 将用户问题转化为向量并在向量数据库中找出最相似的向量
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参考答案：A
解释： 在检索阶段，embedding模型将用户问题转化为向量，并在向量数据库中找出与问题向量最相似的向量，从而找到最相似的文本段。 -
在RAG应用中，存储索引的主要目的是什么？
A. 提高检索速度
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参考答案：A
解释： 存储索引将向量化后的文本段存储为向量数据库，从而提高检索速度，避免每次检索时重复向量化步骤。 -
在RAG应用中，以下哪些组件可以用于存储向量化后的文本段？
A. 向量数据库
B. 文档解析工具
C. 文本分段工具
D. embedding模型参考答案：A
解释： 向量数据库用于存储向量化后的文本段，以便在检索阶段快速找到最相似的文本段。
多选题
-
在RAG应用中，建立索引阶段的主要步骤包括哪些？
A. 文档解析
B. 文本分段
C. 文本向量化
D. 存储索引参考答案：A, B, C, D
解释： 建立索引阶段包括文档解析、文本分段、文本向量化和存储索引四个步骤。 -
在RAG应用中，检索生成阶段的主要步骤包括哪些？
A. 检索
B. 生成
C. 文档解析
D. 文本分段参考答案：A, B
解释： 检索生成阶段包括检索与生成两个步骤。 -
在文本向量化过程中，以下哪些描述是正确的？
A. embedding模型将自然语言转化为数字形式
B. 使用余弦相似度来衡量向量相似度
C. embedding模型的训练包含对比学习的环节
D. 文本向量化减少模型的推理时间参考答案：A, B, C
解释： embedding模型将自然语言转化为数字形式，使用余弦相似度来衡量向量相似度，并且其训练包含对比学习的环节。 -
在检索阶段，以下哪些步骤是必要的？
A. 将用户问题转化为向量
B. 在向量数据库中找出最相似的向量
C. 增加模型的训练数据
D. 减少模型的推理时间参考答案：A, B
解释： 在检索阶段，需要将用户问题转化为向量，并在向量数据库中找出最相似的向量，从而找到最相似的文本段。
单选题
-
在提示词框架中，任务目标（Object）的主要作用是什么？
A. 明确要求大模型完成的具体任务
B. 提供任务的背景信息
C. 定义大模型扮演的角色
D. 指定输出的格式参考答案：A
解释： 任务目标（Object）用于明确要求大模型完成的具体任务，使其专注于特定目标。 -
在提示词框架中，上下文（Context）的主要作用是什么？
A. 提供任务的背景信息
B. 明确要求大模型完成的具体任务
C. 定义大模型扮演的角色
D. 指定输出的格式参考答案：A
解释： 上下文（Context）提供任务的背景信息，帮助大模型理解讨论的范围。 -
在提示词框架中，角色（Role）的主要作用是什么？
A. 定义大模型扮演的角色或语气
B. 提供任务的背景信息
C. 明确要求大模型完成的具体任务
D. 指定输出的格式参考答案：A
解释： 角色（Role）用于定义大模型扮演的角色或使用的语气，明确其回应的预期情感。 -
在提示词框架中，受众（Audience）的主要作用是什么？
A. 明确大模型针对的特定受众
B. 提供任务的背景信息
C. 定义大模型扮演的角色
D. 指定输出的格式参考答案：A
解释： 受众（Audience）用于明确大模型针对的特定受众，约束其应答风格。 -
在提示词框架中，样例（Sample）的主要作用是什么？
A. 让大模型参考具体案例
B. 提供任务的背景信息
C. 定义大模型扮演的角色
D. 指定输出的格式参考答案：A
解释： 样例（Sample）让大模型参考具体案例，从中抽象出实现方案和需要注意的具体格式。 -
在提示词框架中，以下哪些要素可以用于提供任务的背景信息？
A. 上下文（Context）
B. 样例（Sample）
C. 任务目标（Object）
D. 角色（Role）参考答案：A
解释： 上下文（Context）用于提供任务的背景信息，帮助大模型理解讨论的范围。 -
在提示词框架中，以下哪些要素可以用于明确大模型的具体任务？
A. 任务目标（Object）
B. 上下文（Context）
C. 角色（Role）
D. 受众（Audience）参考答案：A
解释： 任务目标（Object）用于明确大模型需要完成的具体任务，使其专注于特定目标。
多选题
-
在提示词框架中，以下哪些要素是必要的？
A. 任务目标（Object）
B. 上下文（Context）
C. 角色（Role）
D. 受众（Audience）参考答案：A, B, C, D
解释： 任务目标（Object）、上下文（Context）、角色（Role）和受众（Audience）都是提示词框架中的必要要素。 -
在提示词框架中，以下哪些要素可以用于明确输出的格式？
A. 输出格式（Output Format）
B. 样例（Sample）
C. 任务目标（Object）
D. 上下文（Context）参考答案：A, B
解释： 输出格式（Output Format）和样例（Sample）可以用于明确输出的格式和输出方法。 -
在提示词框架中，以下哪些要素可以用于定义大模型的语气或写作风格？
A. 角色（Role）
B. 受众（Audience）
C. 任务目标（Object）
D. 上下文（Context）参考答案：A, B
解释： 角色（Role）和受众（Audience）可以用于定义大模型的语气或写作风格。
单选题
-
在开发大模型应用时，提示词模板的主要作用是什么？
A. 预设部分信息以约束大模型的行为
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参考答案：A
解释： 提示词模板可以预设部分信息，如大模型的角色、注意事项等，以此来约束大模型的行为。 -
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. 输出的格式参考答案：A
解释：context_str在提示词模板中表示从向量库中检索到的上下文信息。 -
在LlamaIndex的默认提示词模板中，
query_str表示什么？
A. 用户的问题
B. 从向量库中检索到的上下文信息
C. 大模型的角色
D. 输出的格式参考答案：A
解释：query_str在提示词模板中表示用户的问题。 -
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参考答案：A
解释： 自定义提示词模板中的注意事项包括根据上下文信息而非先验知识来回答问题，以约束大模型的行为。 -
在自定义提示词模板中，以下哪项是用于处理涉及隐私问题的注意事项？
A. 提醒用户问题触及安全红线，无法提供
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参考答案：A
解释： 自定义提示词模板中的注意事项包括提醒用户问题触及安全红线，无法提供，以处理涉及隐私的问题。
多选题
-
在开发大模型应用时，以下哪些是提示词模板的优点？
A. 预设部分信息以约束大模型的行为
B. 标准化大模型的应用
C. 增加模型的训练数据
D. 减少模型的推理时间参考答案：A, B
解释： 提示词模板可以预设部分信息以约束大模型的行为，并标准化大模型的应用。 -
在LlamaIndex的默认提示词模板中，以下哪些变量是必要的？
A.context_str
B.query_str
C. 大模型的角色
D. 输出的格式参考答案：A, B
解释：context_str和query_str是LlamaIndex默认提示词模板中的必要变量，分别表示上下文信息和用户问题。 -
在自定义提示词模板中，以下哪些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. 提醒用户问题触及安全红线，无法提供
C. 只回答用户的问题，不输出其他信息
D. 增加模型的训练数据参考答案：A, B, C
解释： 自定义提示词模板中的注意事项包括根据上下文信息而非先验知识来回答问题、提醒用户问题触及安全红线，无法提供，以及只回答用户的问题，不输出其他信息。 -
在自定义提示词模板中，以下哪些是预设的部分信息？
A. 大模型的角色
B. 注意事项
C. 用户的问题
D. 输出的格式参考答案：A, B
解释： 自定义提示词模板中预设的部分信息包括大模型的角色和注意事项。 -
在自定义提示词模板中，以下哪些是用于处理用户问题的步骤？
A. 根据上下文信息回答问题
B. 提醒用户问题触及安全红线，无法提供
C. 只回答用户的问题，不输出其他信息
D. 增加模型的训练数据参考答案：A, B, C
解释： 自定义提示词模板中用于处理用户问题的步骤包括根据上下文信息回答问题、提醒用户问题触及安全红线，无法提供，以及只回答用户的问题，不输出其他信息。
单选题
-
在构建有效的提示词时，清晰表达需求的主要作用是什么？
A. 确保大模型生成的内容与任务高度相关
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参考答案：A
解释： 清晰表达需求可以确保大模型生成的内容与任务高度相关，避免模糊的理解。 -
在提示词中使用分隔符的主要作用是什么？
A. 使大模型抓住具体的目标，减少对不必要信息的处理
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参考答案：A
解释： 分隔符可以使大模型抓住具体的目标，避免模糊的理解，并减少对不必要信息的处理。 -
在提示词中，以下哪种符号可以作为分隔符？
A. 【】
B. << >>
C. ###
D. 以上都可以参考答案：D
解释： 【】、<< >>、### 都可以作为分隔符，只要它们能起到明确阻隔的作用。 -
在提示词中，如果已大量使用某种符号（如【】），应该如何处理？
A. 避免用该符号作为分隔符，以防混淆
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参考答案：A
解释： 如果提示词中已大量使用某种符号，应避免用该符号作为分隔符，以防混淆。 -
在示例中，提示词明确的任务需求是什么？
A. 对文本进行扩写和润色
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参考答案：A
解释： 示例中的提示词明确的任务需求是对文本进行扩写和润色。
多选题
-
在构建有效的提示词时，以下哪些是清晰表达需求的关键要素？
A. 任务目标
B. 背景及上下文信息
C. 增加模型的训练数据
D. 减少模型的推理时间参考答案：A, B
解释： 清晰表达需求的关键要素包括任务目标和背景及上下文信息。 -
在提示词中，以下哪些符号可以作为分隔符？
A. 【】
B. << >>
C. ###
D. ===参考答案：A, B, C, D
解释： 【】、<< >>、###、=== 都可以作为分隔符，只要它们能起到明确阻隔的作用。 -
在提示词中，使用分隔符的主要优点包括哪些？
A. 使大模型抓住具体的目标
B. 减少对不必要信息的处理
C. 增加模型的训练数据
D. 减少模型的推理时间参考答案：A, B
解释： 使用分隔符可以使大模型抓住具体的目标，并减少对不必要信息的处理。
单选题
-
在提示词中规定输出格式的主要作用是什么？
A. 确保大模型输出结构化的数据
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参考答案：A
解释： 规定输出格式可以确保大模型输出结构化的数据，便于下游系统处理。
多选题
-
在示例中，以下哪些是提示词中规定的输出要求？
A. 输出JSON格式
B.label只能取0或1
C.reason是错误的原因
D.correct是修正后的文档内容参考答案：A, B, C, D
解释： 提示词中规定的输出要求包括输出JSON格式、label只能取0或1、reason是错误的原因、correct是修正后的文档内容。 -
在示例中，以下哪些是提示词中规定的任务要求？
A. 审查文档中有没有错别字
B. 如果出现了错别字，指出错误并给出解释
C. “的” 和 “地” 混淆不算错别字
D. 增加模型的训练数据参考答案：A, B, C
解释： 提示词中规定的任务要求包括审查文档中有没有错别字、如果出现了错别字则指出错误并给出解释，以及“的” 和 “地” 混淆不算错别字。
单选题
-
在复杂任务中，使用思维链（COT）方法的主要作用是什么？
A. 让大模型逐步推导出正确答案
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参考答案：A
解释： 思维链（COT）方法通过让大模型逐步推导出正确答案，提升在复杂任务中的表现能力。 -
在示例中，COT方法如何帮助大模型计算总差旅费用？
A. 将问题分解为子问题并逐步推导
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参考答案：A
解释： COT方法通过将问题分解为子问题并逐步推导，帮助大模型准确计算总差旅费用。 -
在示例中，以下哪些是COT方法的优点？
A. 提升大模型在复杂任务中的表现能力
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参考答案：A
解释： COT方法的优点是通过逐步推导提升大模型在复杂任务中的表现能力。
单选题
-
在意图识别中，使用提示词的主要作用是什么？
A. 引导大模型生成符合预期的回答
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参考答案：A
解释： 使用提示词可以引导大模型生成符合预期的回答，而不需要修改模型本身的参数。 -
在示例中，答疑机器人没有理解用户的意图，主要原因是什么？
A. 知识库中的上下文干扰
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参考答案：A
解释： 知识库中的上下文干扰导致答疑机器人没有理解用户的意图，回答内容偏离了文档审查的主题。 -
在意图识别中，以下哪种方法不需要修改模型本身的参数？
A. 使用提示词
B. 对模型进行微调
C. 增加模型的训练数据
D. 减少模型的推理时间参考答案：A
解释： 使用提示词不需要修改模型本身的参数，而是依靠构造的输入来激发模型内部已有的知识。 -
在意图识别中，以下哪种方法涉及调整模型的部分或全部参数？
A. 对模型进行微调
B. 使用提示词
C. 增加模型的训练数据
D. 减少模型的推理时间参考答案：A
解释： 对模型进行微调涉及调整模型的部分或全部参数，使其更好地对意图进行分类。 -
在示例中，以下哪种任务可以直接输入给大模型生成答案？
A. 文档审查
B. 内部知识查询
C. 增加模型的训练数据
D. 减少模型的推理时间参考答案：A
解释： 文档审查等任务可以直接输入给大模型生成答案，而内部知识查询需要经过RAG链路来生成答案。 -
在意图识别中，以下哪些是使用提示词的优点？
A. 不需要修改模型本身的参数
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参考答案：A
解释： 使用提示词的优点是不需要修改模型本身的参数，而是依靠构造的输入来激发模型内部已有的知识。 -
在意图识别中，以下哪些是对模型进行微调的优点？
A. 使模型更好地对意图进行分类
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参考答案：A
解释： 对模型进行微调的优点是使模型更好地对意图进行分类。 -
在示例中，以下哪些任务需要经过RAG链路来生成答案？
A. 内部知识查询
B. 文档审查
C. 增加模型的训练数据
D. 减少模型的推理时间参考答案：A
解释： 内部知识查询需要经过RAG链路来生成答案，而文档审查等任务可以直接输入给大模型生成答案。
单选题
-
在将意图识别应用到答疑机器人中，
ask_llm_route函数的主要作用是什么？
A. 根据问题类型选择不同的提示词和工作流程
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参考答案：A
解释：ask_llm_route函数根据问题类型选择不同的提示词和工作流程来回答问题。 -
在
ask_llm_route函数中，如果问题类型是“文档审查”，会使用哪个提示词？
A.reviewed_prompt
B.translate_prompt
C.query_engine
D.rag.ask参考答案：A
解释： 如果问题类型是“文档审查”，会使用reviewed_prompt提示词。 -
在
ask_llm_route函数中，如果问题类型是“公司内部文档查询”，会使用哪个方法？
A.rag.ask
B.reviewed_prompt
C.translate_prompt
D.llm.invoke参考答案：A
解释： 如果问题类型是“公司内部文档查询”，会使用rag.ask方法。 -
在
ask_llm_route函数中，如果问题类型是“内容翻译”，会使用哪个提示词？
A.translate_prompt
B.reviewed_prompt
C.query_engine
D.rag.ask参考答案：A
解释： 如果问题类型是“内容翻译”，会使用translate_prompt提示词。 -
在
ask_llm_route函数中，如果问题类型无法识别，会返回什么？
A. “未能识别问题类型，请重新输入。”
B.reviewed_prompt
C.translate_prompt
D.rag.ask参考答案：A
解释： 如果问题类型无法识别，会返回“未能识别问题类型，请重新输入。” -
在
ask_llm_route函数中，以下哪些是提示词中规定的输入格式？
A. 【输入如下】
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参考答案：A
解释： 提示词中规定的输入格式是【输入如下】。
多选题
-
在
ask_llm_route函数中，以下哪些是可能的处理流程？
A. 使用reviewed_prompt进行文档审查
B. 使用rag.ask进行公司内部文档查询
C. 使用translate_prompt进行内容翻译
D. 返回“未能识别问题类型，请重新输入。”参考答案：A, B, C, D
解释：ask_llm_route函数根据问题类型选择不同的处理流程，包括使用reviewed_prompt进行文档审查、使用rag.ask进行公司内部文档查询、使用translate_prompt进行内容翻译，以及返回“未能识别问题类型，请重新输入。” -
在
ask_llm_route函数中，以下哪些是提示词中规定的任务要求？
A. 文档纠错专家需要言简意赅的回复
B. 翻译专家需要识别不同语言的文本并翻译为中文
C. 增加模型的训练数据
D. 减少模型的推理时间参考答案：A, B
解释： 提示词中规定的任务要求包括文档纠错专家需要言简意赅的回复和翻译专家需要识别不同语言的文本并翻译为中文。 -
在
ask_llm_route函数中，以下哪些是可能的输出？
A. 文档审查结果
B. 公司内部文档查询结果
C. 内容翻译结果
D. “未能识别问题类型，请重新输入。”参考答案：A, B, C, D
解释：ask_llm_route函数根据问题类型可能输出文档审查结果、公司内部文档查询结果、内容翻译结果，以及“未能识别问题类型，请重新输入。” -
在
ask_llm_route函数中，以下哪些是提示词中规定的角色背景？
A. 文档纠错专家
B. 翻译专家
C. 增加模型的训练数据
D. 减少模型的推理时间参考答案：A, B
解释： 提示词中规定的角色背景包括文档纠错专家和翻译专家。
多选题
-
在意图识别中，以下哪些方法可以帮助大模型进行意图识别？
A. 使用提示词
B. 对模型进行微调
C. 增加模型的训练数据
D. 减少模型的推理时间参考答案：A, B
解释： 使用提示词和对模型进行微调都可以帮助大模型进行意图识别。 -
在示例中，以下哪些是知识库中召回的内容？
A. 内容研究与分析
B. 教材和课程开发
C. 增加模型的训练数据
D. 减少模型的推理时间参考答案：A, B
解释： 知识库中召回的内容包括内容研究与分析和教材和课程开发。
单选题
-
优化后的答疑机器人为什么不需要每次提问都经过RAG链路？
A. 节省资源并避免知识库信息干扰大模型推理
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参考答案：A
解释： 优化后的答疑机器人不需要每次提问都经过RAG链路，以节省资源并避免知识库信息干扰大模型推理，从而提高回答质量。 -
在优化后的答疑机器人中，以下哪种问题不需要经过RAG链路？
A. 检查文档错误
B. 公司内部文档查询
C. 增加模型的训练数据
D. 减少模型的推理时间参考答案：A
解释： 检查文档错误的问题可以直接由大模型回复，不需要经过RAG链路。 -
在优化后的答疑机器人中，以下哪种问题需要经过RAG链路？
A. 公司内部文档查询
B. 检查文档错误
C. 增加模型的训练数据
D. 减少模型的推理时间参考答案：A
解释： 公司内部文档查询需要经过RAG链路来生成答案。 -
在优化后的答疑机器人中，以下哪种方法可以避免知识库信息干扰大模型推理？
A. 根据问题类型选择不同的提示词和工作流程
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参考答案：A
解释： 根据问题类型选择不同的提示词和工作流程可以避免知识库信息干扰大模型推理。 -
在优化后的答疑机器人中，以下哪种方法可以节省资源？
A. 根据问题类型选择不同的提示词和工作流程
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参考答案：A
解释： 根据问题类型选择不同的提示词和工作流程可以节省资源，避免不必要的RAG链路处理。 -
在优化后的答疑机器人中，以下哪些是提示词中规定的输入格式？
A. 【输入如下】
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参考答案：A
解释： 提示词中规定的输入格式是【输入如下】。
多选题
-
在优化后的答疑机器人中，以下哪些是可能的处理流程？
A. 使用reviewed_prompt进行文档审查
B. 使用rag.ask进行公司内部文档查询
C. 使用translate_prompt进行内容翻译
D. 返回“未能识别问题类型，请重新输入。”参考答案：A, B, C, D
解释： 优化后的答疑机器人根据问题类型选择不同的处理流程，包括使用reviewed_prompt进行文档审查、使用rag.ask进行公司内部文档查询、使用translate_prompt进行内容翻译，以及返回“未能识别问题类型，请重新输入。” -
在优化后的答疑机器人中，以下哪些是提示词中规定的任务要求？
A. 文档纠错专家需要言简意赅的回复
B. 翻译专家需要识别不同语言的文本并翻译为中文
C. 增加模型的训练数据
D. 减少模型的推理时间参考答案：A, B
解释： 提示词中规定的任务要求包括文档纠错专家需要言简意赅的回复和翻译专家需要识别不同语言的文本并翻译为中文。 -
在优化后的答疑机器人中，以下哪些是可能的输出？
A. 文档审查结果
B. 公司内部文档查询结果
C. 内容翻译结果
D. “未能识别问题类型，请重新输入。”参考答案：A, B, C, D
解释： 优化后的答疑机器人根据问题类型可能输出文档审查结果、公司内部文档查询结果、内容翻译结果，以及“未能识别问题类型，请重新输入。” -
在优化后的答疑机器人中，以下哪些是提示词中规定的角色背景？
A. 文档纠错专家
B. 翻译专家
C. 增加模型的训练数据
D. 减少模型的推理时间参考答案：A, B
解释： 提示词中规定的角色背景包括文档纠错专家和翻译专家。
单选题
-
Ragas 提供的
Answer Correctness指标用于评估什么？
A. RAG 应用生成答案的准确度
B. 生成答案与问题的相关性
C. 生成答案与检索资料的事实一致性
D. 相关参考资料被检索到的数量参考答案：A
解释：Answer Correctness指标用于评估 RAG 应用生成答案的准确度。 -
Ragas 提供的
Answer Relevancy指标用于评估什么？
A. 生成答案与问题的相关性
B. RAG 应用生成答案的准确度
C. 生成答案与检索资料的事实一致性
D. 相关参考资料被检索到的数量参考答案：A
解释：Answer Relevancy指标用于评估 RAG 应用生成的答案是否与问题相关。 -
Ragas 提供的
Faithfulness指标用于评估什么？
A. 生成答案与检索资料的事实一致性
B. RAG 应用生成答案的准确度
C. 生成答案与问题的相关性
D. 相关参考资料被检索到的数量参考答案：A
解释：Faithfulness指标用于评估 RAG 应用生成的答案和检索到的参考资料的事实一致性。 -
Ragas 提供的
Context Precision指标用于评估什么？
A. contexts 中与准确答案相关的条目是否排名靠前、占比高
B. RAG 应用生成答案的准确度
C. 生成答案与问题的相关性
D. 相关参考资料被检索到的数量参考答案：A
解释：Context Precision指标用于评估 contexts 中与准确答案相关的条目是否排名靠前、占比高（信噪比）。 -
Ragas 提供的
Context Recall指标用于评估什么？
A. 相关参考资料被检索到的数量
B. RAG 应用生成答案的准确度
C. 生成答案与问题的相关性
D. 生成答案与检索资料的事实一致性参考答案：A
解释：Context Recall指标用于评估有多少相关参考资料被检索到，越高的得分意味着更少的相关参考资料被遗漏。 -
Ragas 提供的以下哪些指标用于评估整体回答质量？
A.Answer Correctness
B.Answer Relevancy
C.Faithfulness
D.Context Precision参考答案：A
解释：Answer Correctness指标用于评估整体回答质量，评估 RAG 应用生成答案的准确度。 -
Ragas 提供的以下哪些指标用于评估生成答案与检索资料的事实一致性？
A.Faithfulness
B.Answer Relevancy
C.Context Precision
D.Context Recall参考答案：A
解释：Faithfulness指标用于评估生成答案与检索资料的事实一致性。 -
Ragas 提供的以下哪些指标用于评估生成答案与问题的相关性？
A.Answer Relevancy
B.Faithfulness
C.Context Precision
D.Context Recall参考答案：A
解释：Answer Relevancy指标用于评估生成答案与问题的相关性。
多选题
-
Ragas 提供的以下哪些指标用于评估生成环节？
A.Answer Relevancy
B.Faithfulness
C.Context Precision
D.Context Recall参考答案：A, B
解释：Answer Relevancy和Faithfulness指标用于评估生成环节，分别评估生成答案与问题的相关性和生成答案与检索资料的事实一致性。 -
Ragas 提供的以下哪些指标用于评估召回阶段？
A.Context Precision
B.Context Recall
C.Answer Correctness
D.Answer Relevancy参考答案：A, B
解释：Context Precision和Context Recall指标用于评估召回阶段，分别评估 contexts 中与准确答案相关的条目是否排名靠前、占比高和相关参考资料被检索到的数量。
单选题
-
在代码中，
data_samples字典的主要作用是什么？
A. 存储问题、答案和真实答案的数据
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参考答案：A
解释：data_samples字典用于存储问题、答案和真实答案的数据，以便进行评估。 -
在代码中，
Dataset.from_dict(data_samples)的主要作用是什么？
A. 将字典数据转换为数据集
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参考答案：A
解释：Dataset.from_dict(data_samples)将字典数据转换为数据集，以便进行评估。 -
在代码中，
evaluate函数的主要作用是什么？
A. 评估数据集中的答案正确性
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参考答案：A
解释：evaluate函数用于评估数据集中的答案正确性。 -
在代码中，
answer_correctness指标的主要作用是什么？
A. 评估答案的准确度
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参考答案：A
解释：answer_correctness指标用于评估答案的准确度。 -
在代码中，
score.to_pandas()的主要作用是什么？
A. 将评估结果转换为 Pandas 数据框
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参考答案：A
解释：score.to_pandas()将评估结果转换为 Pandas 数据框，便于查看和分析。
单选题
-
在
Answer Correctness的计算过程中，语义相似度是通过什么模型得到的？
A. Embedding 模型
B. 大模型
C. 增加模型的训练数据
D. 减少模型的推理时间参考答案：A
解释： 语义相似度是通过 embedding 模型得到 answer 和 ground_truth 的文本向量，然后计算两个文本向量的相似度。 -
在
Answer Correctness的计算过程中，事实准确度是通过什么模型生成的？
A. 大模型
B. Embedding 模型
C. 增加模型的训练数据
D. 减少模型的推理时间参考答案：A
解释： 事实准确度是通过大模型将 answer 与 ground_truth 分别生成各自的观点列表，并对观点列表中的元素进行比较与计算。 -
在
Answer Correctness的计算过程中，以下哪种方法用于计算向量相似度？
A. 余弦相似度
B. 欧氏距离
C. 曼哈顿距离
D. 增加模型的训练数据参考答案：A
解释： Ragas 使用了最常用的余弦相似度来计算向量相似度。 -
在
Answer Correctness的计算过程中，以下哪个指标用于衡量 answer 与 ground_truth 在事实描述上的差异？
A. 事实准确度
B. 语义相似度
C. 增加模型的训练数据
D. 减少模型的推理时间参考答案：A
解释： 事实准确度是衡量 answer 与 ground_truth 在事实描述上差异的指标。 -
在
Answer Correctness的计算过程中，以下哪个模型用于生成观点列表？
A. 大模型
B. Embedding 模型
C. 增加模型的训练数据
D. 减少模型的推理时间参考答案：A
解释： 大模型用于将 answer 与 ground_truth 分别生成各自的观点列表，并对观点列表中的元素进行比较与计算。
多选题
-
在
Answer Correctness的计算过程中，以下哪些模型被使用？
A. 大模型
B. Embedding 模型
C. 增加模型的训练数据
D. 减少模型的推理时间参考答案：A, B
解释： 大模型和 embedding 模型在Answer Correctness的计算过程中被使用。 -
在
Answer Correctness的计算过程中，以下哪些是语义相似度的计算方法？
A. 余弦相似度
B. 欧氏距离
C. 曼哈顿距离
D. 增加模型的训练数据参考答案：A, B, C
解释： 语义相似度的计算方法包括余弦相似度、欧氏距离和曼哈顿距离，但 Ragas 使用了最常用的余弦相似度。 -
在
Answer Correctness的计算过程中，以下哪些是事实准确度的比较对象？
A. answer 的观点列表
B. ground_truth 的观点列表
C. 增加模型的训练数据
D. 减少模型的推理时间参考答案：A, B
解释： 事实准确度是通过比较 answer 和 ground_truth 的观点列表来计算的。 -
在
Answer Correctness的计算过程中，以下哪些是 embedding 模型的作用？
A. 得到 answer 和 ground_truth 的文本向量
B. 计算两个文本向量的相似度
C. 增加模型的训练数据
D. 减少模型的推理时间参考答案：A, B
解释： embedding 模型用于得到 answer 和 ground_truth 的文本向量，并计算两个文本向量的相似度。 -
在
Answer Correctness的计算过程中，以下哪些是大模型的作用？
A. 生成 answer 的观点列表
B. 生成 ground_truth 的观点列表
C. 增加模型的训练数据
D. 减少模型的推理时间参考答案：A, B
解释： 大模型用于生成 answer 和 ground_truth 的观点列表，并对观点列表中的元素进行比较与计算。
单选题
-
在 Ragas 中，
context precision指标的主要作用是什么？
A. 评估检索召回的参考信息中与准确答案相关的条目是否排名靠前、占比高
B. 评估 contexts 与 ground_truth 的事实一致性程度
C. 增加模型的训练数据
D. 减少模型的推理时间参考答案：A
解释：context precision指标用于评估检索召回的参考信息中与准确答案相关的条目是否排名靠前、占比高（信噪比）。 -
在 Ragas 中，
context recall指标的主要作用是什么？
A. 评估 contexts 与 ground_truth 的事实一致性程度
B. 评估检索召回的参考信息中与准确答案相关的条目是否排名靠前、占比高
C. 增加模型的训练数据
D. 减少模型的推理时间参考答案：A
解释：context recall指标用于评估 contexts 与 ground_truth 的事实一致性程度。 -
在
context recall的计算过程中，以下哪个步骤是必要的？
A. 由大模型将 ground_truth 分解成观点列表
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参考答案：A
解释： 在context recall的计算过程中，首先由大模型将 ground_truth 分解成观点列表。 -
在
context precision的计算过程中，以下哪个步骤是必要的？
A. 按顺序读取 contexts 中的 contexti，判断其是否相关
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参考答案：A
解释： 在context precision的计算过程中，按顺序读取 contexts 中的 contexti，判断其是否相关。 -
在
context recall的计算过程中，以下哪个步骤是必要的？
A. 由大模型判断每个观点是否能在 contexts 中找到依据
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参考答案：A
解释： 在context recall的计算过程中，由大模型判断每个观点是否能在 contexts 中找到依据。
多选题
-
在 Ragas 中，以下哪些指标用于评估检索召回效果？
A.context precision
B.context recall
C. 增加模型的训练数据
D. 减少模型的推理时间参考答案：A, B
解释：context precision和context recall指标用于评估 RAG 应用中的检索召回效果。 -
在
context recall的计算过程中，以下哪些步骤是必要的？
A. 由大模型将 ground_truth 分解成观点列表
B. 由大模型判断每个观点是否能在 contexts 中找到依据
C. 增加模型的训练数据
D. 减少模型的推理时间参考答案：A, B
解释： 在context recall的计算过程中，首先由大模型将 ground_truth 分解成观点列表，然后由大模型判断每个观点是否能在 contexts 中找到依据。 -
在
context precision的计算过程中，以下哪些步骤是必要的？
A. 按顺序读取 contexts 中的 contexti，判断其是否相关
B. 计算每个 context 的 precision 分
C. 对每个 context 的 precision 分求和，除以相关的 context 个数
D. 增加模型的训练数据参考答案：A, B, C
解释： 在context precision的计算过程中，按顺序读取 contexts 中的 contexti，判断其是否相关，计算每个 context 的 precision 分，并对每个 context 的 precision 分求和，除以相关的 context 个数。 -
在
context recall的计算过程中，以下哪些是 ground_truth 观点列表的生成依据？
A. ground_truth
B. contexts
C. 增加模型的训练数据
D. 减少模型的推理时间参考答案：A
解释： ground_truth 观点列表由 ground_truth 生成。 -
在
context precision的计算过程中，以下哪些是判断 contexti 是否相关的依据？
A. question
B. ground_truth
C. 增加模型的训练数据
D. 减少模型的推理时间参考答案：A, B
解释： 在context precision的计算过程中，判断 contexti 是否相关的依据是 question 和 ground_truth。
单选题
-
在 Ragas 中，
context recall指标的主要作用是什么？
A. 评估 RAG 应用在检索阶段的表现
B. 评估生成答案的准确度
C. 增加模型的训练数据
D. 减少模型的推理时间参考答案：A
解释：context recall指标用于评估 RAG 应用在检索阶段的表现，衡量 contexts 与 ground_truth 的事实一致性程度。 -
如果
context recall指标得分较低，以下哪种优化措施是可行的？
A. 检查知识库
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参考答案：A
解释： 如果context recall指标得分较低，可以检查知识库，确保其内容完备，以支持测试样本。 -
在优化
context recall指标时，以下哪种方法可以提升文本段召回的准确率？
A. 更换 embedding 模型
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参考答案：A
解释： 更换 embedding 模型可以提升文本段召回的准确率，因为优秀的 embedding 模型可以理解文本的深层次语义。 -
在优化
context recall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参考答案：A
解释： 使用大模型改写 query 可以提升召回的准确率，特别是当用户提问缺少信息时。 -
在优化
context recall指标时，以下哪种方法可以确保知识库内容完备？
A. 对比知识库内容与测试样本
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参考答案：A
解释： 对比知识库内容与测试样本可以确保知识库内容完备，从而支持每一条测试样本。
多选题
-
在优化
context recall指标时，以下哪些措施是可行的？
A. 检查知识库
B. 更换 embedding 模型
C. 使用大模型改写 query
D. 增加模型的训练数据参考答案：A, B, C
解释： 检查知识库、更换 embedding 模型和使用大模型改写 query 都是优化context recall指标的可行措施。 -
在优化
context recall指标时，以下哪些是检查知识库的目的？
A. 确保知识库内容完备
B. 支持每一条测试样本
C. 增加模型的训练数据
D. 减少模型的推理时间参考答案：A, B
解释： 检查知识库的目的是确保知识库内容完备，以支持每一条测试样本。 -
在优化
context recall指标时，以下哪些是更换 embedding 模型的好处？
A. 理解文本的深层次语义
B. 提升文本段召回的准确率
C. 增加模型的训练数据
D. 减少模型的推理时间参考答案：A, B
解释： 更换 embedding 模型可以理解文本的深层次语义，从而提升文本段召回的准确率。 -
在优化
context recall指标时，以下哪些是使用大模型改写 query 的好处？
A. 提升召回的准确率
B. 处理缺少信息的用户提问
C. 增加模型的训练数据
D. 减少模型的推理时间参考答案：A, B
解释： 使用大模型改写 query 可以提升召回的准确率，特别是当用户提问缺少信息时。 -
在优化
context recall指标时，以下哪些是必要的步骤？
A. 对比知识库内容与测试样本
B. 更换 embedding 模型
C. 使用大模型改写 query
D. 增加模型的训练数据参考答案：A, B, C
解释： 对比知识库内容与测试样本、更换 embedding 模型和使用大模型改写 query 都是优化context recall指标的必要步骤。
单选题
-
在 Ragas 中，
context precision指标的主要作用是什么？
A. 评估相关文本段是否具有靠前的排名
B. 评估 contexts 与 ground_truth 的事实一致性程度
C. 增加模型的训练数据
D. 减少模型的推理时间参考答案：A
解释：context precision指标用于评估相关文本段是否具有靠前的排名，侧重相关性。 -
如果
context precision指标得分较低，以下哪种优化措施是可行的？
A. 在检索阶段加入 rerank（重排序）
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参考答案：A
解释： 如果context precision指标得分较低，可以在检索阶段加入 rerank（重排序）来提升相关文本段的排名。 -
在 Ragas 中，
answer correctness指标的主要作用是什么？
A. 评估 RAG 系统整体的综合指标
B. 评估 contexts 与 ground_truth 的事实一致性程度
C. 增加模型的训练数据
D. 减少模型的推理时间参考答案：A
解释：answer correctness指标用于评估 RAG 系统整体的综合指标，衡量生成答案的准确度。 -
如果
answer correctness指标得分较低，而context recall和context precision得分较高，以下哪种优化措施是可行的？
A. 优化 prompt
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参考答案：A
解释： 如果answer correctness指标得分较低，而context recall和context precision得分较高，可以优化 prompt 来提升生成答案的准确度。 -
在优化
answer correctness指标时，以下哪种方法可以提升生成答案的准确度？
A. 调整大模型生成的超参数（如 temperature）
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参考答案：A
解释： 调整大模型生成的超参数（如 temperature）可以提升生成答案的准确度。 -
在优化
context precision指标时，以下哪些是 rerank（重排序）的好处？
A. 提升相关文本段的排名
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参考答案：A
解释： rerank（重排序）可以提升相关文本段的排名，从而优化context precision指标。 -
在优化
answer correctness指标时，以下哪些是优化 prompt 的好处？
A. 提升生成答案的准确度
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参考答案：A
解释： 优化 prompt 可以提升生成答案的准确度，从而优化answer correctness指标。 -
在优化
answer correctness指标时，以下哪些是调整大模型生成超参数（如 temperature）的好处？
A. 提升生成答案的准确度
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参考答案：A
解释： 调整大模型生成超参数（如 temperature）可以提升生成答案的准确度，从而优化answer correctness指标。
多选题
-
在优化
context precision指标时，以下哪些措施是可行的？
A. 在检索阶段加入 rerank（重排序）
B. 检查知识库
C. 更换 embedding 模型
D. 使用大模型改写 query参考答案：A, B, C, D
解释： 在检索阶段加入 rerank（重排序）、检查知识库、更换 embedding 模型和使用大模型改写 query 都是优化context precision指标的可行措施。 -
在优化
answer correctness指标时，以下哪些措施是可行的？
A. 优化 prompt
B. 调整大模型生成的超参数（如 temperature）
C. 更换性能更加强劲的大模型
D. 对大模型进行微调参考答案：A, B, C, D
解释： 优化 prompt、调整大模型生成的超参数（如 temperature）、更换性能更加强劲的大模型和对大模型进行微调都是优化answer correctness指标的可行措施。
单选题
-
在优化检索效果时，以下哪种方法可以增加召回的文档切片数量？
A. 调整similarity_top_k参数
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参考答案：A
解释： 调整similarity_top_k参数可以增加召回的文档切片数量。 -
在代码中，
similarity_top_k=5的主要作用是什么？
A. 一次检索出 5 个文档切片
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参考答案：A
解释：similarity_top_k=5设置一次检索出 5 个文档切片。 -
在代码中，
OpenAIEmbedding类的主要作用是什么？
A. 加载 embedding 模型
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参考答案：A
解释：OpenAIEmbedding类用于加载 embedding 模型。 -
在代码中，
index.as_query_engine方法的主要作用是什么？
A. 创建用于提问的引擎
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参考答案：A
解释：index.as_query_engine方法用于创建用于提问的引擎。 -
在代码中，
OpenAILike类的主要作用是什么？
A. 加载大模型
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参考答案：A
解释：OpenAILike类用于加载大模型。 -
在优化检索效果时，以下哪些方法可以增加召回的文档切片数量？
A. 调整similarity_top_k参数
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参考答案：A
解释： 调整similarity_top_k参数可以增加召回的文档切片数量。 -
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参考答案：A
解释： 调整similarity_top_k参数可以增加召回的文档切片数量，从而优化检索效果。
多选题
-
在代码中，以下哪些是
OpenAIEmbedding类的参数？
A.model
B.api_key
C.api_base
D.similarity_top_k参考答案：A, B, C
解释：OpenAIEmbedding类的参数包括model、api_key和api_base。 -
在代码中，以下哪些是
index.as_query_engine方法的参数？
A.streaming
B.similarity_top_k
C.llm
D.api_key参考答案：A, B, C
解释：index.as_query_engine方法的参数包括streaming、similarity_top_k和llm。 -
在代码中，以下哪些是
OpenAILike类的参数？
A.model
B.api_base
C.api_key
D.is_chat_model参考答案：A, B, C, D
解释：OpenAILike类的参数包括model、api_base、api_key和is_chat_model。
单选题
-
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参考答案：A
解释： 使用结构化的文档格式（如 Markdown）可以提升大模型对参考信息的理解，因为结构化的信息更容易查找和理解。 -
在优化检索效果时，以下哪种文档格式特别适合 RAG 场景？
A. Markdown
B. JSON
C. XML
D. CSV参考答案：A
解释： Markdown 格式特别适合 RAG 场景，因为它结构清晰，层次分明，语法简单，易于阅读和维护。 -
在优化检索效果时，以下哪种方法可以提升文档的结构性？
A. 使用 Markdown 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参考答案：A
解释： 使用 Markdown 格式可以提升文档的结构性，使其更易于查找和理解。 -
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查找效率？
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参考答案：A
解释： 使用结构化的文档格式可以提升大模型对参考信息的查找效率，因为结构化的信息更容易查找。 -
在优化检索效果时，以下哪种方法可以提升文档的层次分明性？
A. 使用 Markdown 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参考答案：A
解释： 使用 Markdown 格式可以提升文档的层次分明性，使其更易于阅读和维护。 -
在优化检索效果时，以下哪些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参考答案：A
解释： 使用结构化的文档格式可以提升大模型对参考信息的理解，因为结构化的信息更容易查找和理解。 -
在优化检索效果时，以下哪些方法可以提升文档的结构性？
A. 使用 Markdown 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参考答案：A
解释： 使用 Markdown 格式可以提升文档的结构性，使其更易于查找和理解。 -
在优化检索效果时，以下哪些方法可以提升大模型对参考信息的查找效率？
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参考答案：A
解释： 使用结构化的文档格式可以提升大模型对参考信息的查找效率，因为结构化的信息更容易查找。
多选题
-
在优化检索效果时，以下哪些是使用 Markdown 格式的好处？
A. 结构清晰，层次分明
B. 语法简单，易于阅读和维护
C. 增加模型的训练数据
D. 减少模型的推理时间参考答案：A, B
解释： 使用 Markdown 格式的好处包括结构清晰，层次分明，语法简单，易于阅读和维护。 -
在优化检索效果时，以下哪些是 Markdown 格式的特点？
A. 结构清晰，层次分明
B. 语法简单，易于阅读和维护
C. 增加模型的训练数据
D. 减少模型的推理时间参考答案：A, B
解释： Markdown 格式的特点包括结构清晰，层次分明，语法简单，易于阅读和维护。
单选题
-
在 RAG 工作流程中，以下哪个步骤涉及将文档内容进行切片？
A. 文档解析与切片阶段
B. 向量存储
C. 检索召回
D. 生成答案参考答案：A
解释： 文档解析与切片阶段涉及将文档内容进行切片，以便后续检索和生成答案。 -
在文档解析与切片阶段，以下哪种情况会影响大模型的回答效果？
A. 文档切片缺少关键信息
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参考答案：A
解释： 文档切片缺少关键信息或包含过多非关联信息都会影响大模型的回答效果。 -
在文档解析与切片阶段，以下哪种改进策略适用于文档类型不统一的情况？
A. 开发对应格式的解析器或转换文档格式
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参考答案：A
解释： 如果文档类型不统一，可以开发对应格式的解析器或将文档转换为支持的格式。 -
在文档解析与切片阶段，以下哪种改进策略适用于文档切片长度过大的情况？
A. 减少切片长度或开发更合适的切片策略
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参考答案：A
解释： 如果文档切片长度过大，可以减少切片长度或结合具体业务开发更合适的切片策略。 -
在文档解析与切片阶段，以下哪种改进策略适用于文档切片长度过短的情况？
A. 扩大切片长度或开发更合适的切片策略
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参考答案：A
解释： 如果文档切片长度过短，可以扩大切片长度或结合具体业务开发更合适的切片策略。
多选题
-
在 RAG 工作流程中，以下哪些是关键步骤？
A. 文档解析与切片阶段
B. 向量存储
C. 检索召回
D. 生成答案参考答案：A, B, C, D
解释： RAG 工作流程的关键步骤包括文档解析与切片阶段、向量存储、检索召回和生成答案。 -
在文档解析与切片阶段，以下哪些问题可能会影响大模型的回答效果？
A. 文档切片缺少关键信息
B. 文档切片包含过多非关联信息
C. 增加模型的训练数据
D. 减少模型的推理时间参考答案：A, B
解释： 文档切片缺少关键信息或包含过多非关联信息都会影响大模型的回答效果。 -
在文档解析与切片阶段，以下哪些改进策略适用于文档类型不统一的情况？
A. 开发对应格式的解析器
B. 转换文档格式
C. 增加模型的训练数据
D. 减少模型的推理时间参考答案：A, B
解释： 如果文档类型不统一，可以开发对应格式的解析器或将文档转换为支持的格式。 -
在文档解析与切片阶段，以下哪些改进策略适用于文档切片长度过大的情况？
A. 减少切片长度
B. 开发更合适的切片策略
C. 增加模型的训练数据
D. 减少模型的推理时间参考答案：A, B
解释： 如果文档切片长度过大，可以减少切片长度或结合具体业务开发更合适的切片策略。 -
在文档解析与切片阶段，以下哪些改进策略适用于文档切片长度过短的情况？
A. 扩大切片长度
B. 开发更合适的切片策略
C. 增加模型的训练数据
D. 减少模型的推理时间参考答案：A, B
解释： 如果文档切片长度过短，可以扩大切片长度或结合具体业务开发更合适的切片策略。
单选题
-
在文档切片过程中，以下哪种切片方法适合对 Token 数量有严格要求的场景？
A. Token 切片
B. 句子切片
C. 句子窗口切片
D. 语义切片参考答案：A
解释： Token 切片适合对 Token 数量有严格要求的场景，比如使用上下文长度较小的模型时。 -
在文档切片过程中，以下哪种切片方法是默认的切片策略？
A. 句子切片
B. Token 切片
C. 句子窗口切片
D. 语义切片参考答案：A
解释： 句子切片是默认的切片策略，它会保持句子的完整性。 -
在文档切片过程中，以下哪种切片方法会包含周围的句子作为上下文窗口？
A. 句子窗口切片
B. Token 切片
C. 句子切片
D. 语义切片参考答案：A
解释： 句子窗口切片会包含周围的句子作为上下文窗口。 -
在文档切片过程中，以下哪种切片方法根据语义相关性自适应地选择切片点？
A. 语义切片
B. Token 切片
C. 句子切片
D. 句子窗口切片参考答案：A
解释： 语义切片根据语义相关性自适应地选择切片点。 -
在文档切片过程中，以下哪种切片方法专门针对 Markdown 文档优化？
A. Markdown 切片
B. Token 切片
C. 句子切片
D. 语义切片参考答案：A
解释： Markdown 切片专门针对 Markdown 文档优化。 -
在文档切片过程中，以下哪种切片方法适合处理长文档且需要保持上下文？
A. 句子窗口切片
B. Token 切片
C. 句子切片
D. 语义切片参考答案：A
解释： 句子窗口切片适合处理长文档且需要保持上下文。 -
在文档切片过程中，以下哪种切片方法适合文档逻辑性强、内容专业的场景？
A. 语义切片
B. Token 切片
C. 句子切片
D. 句子窗口切片参考答案：A
解释： 语义切片适合文档逻辑性强、内容专业的场景。 -
在文档切片过程中，以下哪种切片方法可以精确控制 Token 数量？
A. Token 切片
B. 句子切片
C. 句子窗口切片
D. 语义切片参考答案：A
解释： Token 切片可以精确控制 Token 数量。 -
在文档切片过程中，以下哪种切片方法适合处理 Markdown 文档？
A. Markdown 切片
B. Token 切片
C. 句子切片
D. 语义切片参考答案：A
解释： Markdown 切片专门针对 Markdown 文档优化。 -
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. 语义切片参考答案：A
解释： 句子切片是默认的切片策略，适合刚开始接触 RAG 的用户。 -
在文档切片过程中，以下哪种切片方法适合模型总是报 Token 超限的场景？
A. Token 切片
B. 句子切片
C. 句子窗口切片
D. 语义切片参考答案：A
解释： Token 切片可以精确控制 Token 数量，适合模型总是报 Token 超限的场景。 -
在文档切片过程中，以下哪种切片方法适合处理逻辑性强、内容专业的文档？
A. 语义切片
B. Token 切片
C. 句子切片
D. 句子窗口切片参考答案：A
解释： 语义切片适合处理逻辑性强、内容专业的文档。 -
在文档切片过程中，以下哪种切片方法适合处理长文档且需要保持上下文？
A. 句子窗口切片
B. Token 切片
C. 句子切片
D. 语义切片参考答案：A
解释： 句子窗口切片适合处理长文档且需要保持上下文。 -
在文档切片过程中，以下哪种切片方法适合处理 Markdown 文档？
A. Markdown 切片
B. Token 切片
C. 句子切片
D. 语义切片参考答案：A
解释： Markdown 切片专门针对 Markdown 文档优化。 -
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. 语义切片参考答案：A
解释： 句子切片是默认的切片策略，适合刚开始接触 RAG 的用户。 -
在文档切片过程中，以下哪些切片方法适合处理 Markdown 文档？
A. Markdown 切片
B. 语义切片
C. Token 切片
D. 句子切片参考答案：A
解释： Markdown 切片专门针对 Markdown 文档优化。 -
在文档切片过程中，以下哪些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. 语义切片参考答案：A
解释： 句子切片是默认的切片策略，适合刚开始接触 RAG 的用户。 -
在文档切片过程中，以下哪些切片方法适合模型总是报 Token 超限的场景？
A. Token 切片
B. 句子切片
C. 句子窗口切片
D. 语义切片参考答案：A
解释： Token 切片可以精确控制 Token 数量，适合模型总是报 Token 超限的场景。 -
在文档切片过程中，以下哪些切片方法适合处理 Markdown 文档？
A. Markdown 切片
B. 语义切片
C. Token 切片
D. 句子切片参考答案：A
解释： Markdown 切片专门针对 Markdown 文档优化。 -
在文档切片过程中，以下哪些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. 语义切片参考答案：A
解释： 句子切片是默认的切片策略，适合刚开始接触 RAG 的用户。 -
在文档切片过程中，以下哪些切片方法适合模型总是报 Token 超限的场景？
A. Token 切片
B. 句子切片
C. 句子窗口切片
D. 语义切片参考答案：A
解释： Token 切片可以精确控制 Token 数量，适合模型总是报 Token 超限的场景。 -
在文档切片过程中，以下哪些切片方法适合处理 Markdown 文档？
A. Markdown 切片
B. 语义切片
C. Token 切片
D. 句子切片参考答案：A
解释： Markdown 切片专门针对 Markdown 文档优化。 -
在文档切片过程中，以下哪些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. 语义切片参考答案：A
解释： 句子切片是默认的切片策略，适合刚开始接触 RAG 的用户。 -
在文档切片过程中，以下哪些切片方法适合模型总是报 Token 超限的场景？
A. Token 切片
B. 句子切片
C. 句子窗口切片
D. 语义切片参考答案：A
解释： Token 切片可以精确控制 Token 数量，适合模型总是报 Token 超限的场景。
多选题
-
在文档切片过程中，以下哪些切片方法适合处理长文档且需要保持上下文？
A. 句子窗口切片
B. 语义切片
C. Token 切片
D. 句子切片参考答案：A, B
解释： 句子窗口切片和语义切片适合处理长文档且需要保持上下文。 -
在文档切片过程中，以下哪些切片方法适合处理逻辑性强、内容专业的文档？
A. 语义切片
B. 句子窗口切片
C. Token 切片
D. 句子切片参考答案：A, B
解释： 语义切片和句子窗口切片适合处理逻辑性强、内容专业的文档。 -
在文档切片过程中，以下哪些切片方法适合处理长文档且需要保持上下文？
A. 句子窗口切片
B. 语义切片
C. Token 切片
D. 句子切片参考答案：A, B
解释： 句子窗口切片和语义切片适合处理长文档且需要保持上下文。 -
在文档切片过程中，以下哪些切片方法适合处理逻辑性强、内容专业的文档？
A. 语义切片
B. 句子窗口切片
C. Token 切片
D. 句子切片参考答案：A, B
解释： 语义切片和句子窗口切片适合处理逻辑性强、内容专业的文档。 -
在文档切片过程中，以下哪些切片方法适合处理长文档且需要保持上下文？
A. 句子窗口切片
B. 语义切片
C. Token 切片
D. 句子切片参考答案：A, B
解释： 句子窗口切片和语义切片适合处理长文档且需要保持上下文。 -
在文档切片过程中，以下哪些切片方法适合处理逻辑性强、内容专业的文档？
A. 语义切片
B. 句子窗口切片
C. Token 切片
D. 句子切片参考答案：A, B
解释： 语义切片和句子窗口切片适合处理逻辑性强、内容专业的文档。
单选题
-
在 RAG 工作流程中，以下哪个阶段涉及将文档切片向量化并存储到向量数据库中？
A. 切片向量化与存储阶段
B. 文档解析与切片阶段
C. 检索召回
D. 生成答案参考答案：A
解释： 切片向量化与存储阶段涉及将文档切片向量化并存储到向量数据库中。 -
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 模型
B. 大模型
C. 增加模型的训练数据
D. 减少模型的推理时间参考答案：A
解释： Embedding 模型用于将文本转换为高维向量，表示文本语义。 -
在切片向量化与存储阶段，以下哪种方法用于计算向量之间的相似度？
A. 余弦相似度
B. 欧氏距离
C. 曼哈顿距离
D. 增加模型的训练数据参考答案：A
解释： 余弦相似度用于计算向量之间的相似度。 -
在切片向量化与存储阶段，以下哪种 Embedding 模型通常表现更好？
A. 更新的 Embedding 模型
B. 旧的 Embedding 模型
C. 增加模型的训练数据
D. 减少模型的推理时间参考答案：A
解释： 通常越新的 Embedding 模型，其表现越好。 -
在切片向量化与存储阶段，以下哪种方法用于比较不同 Embedding 模型的文本相似度？
A.compare_embeddings函数
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参考答案：A
解释：compare_embeddings函数用于比较不同 Embedding 模型的文本相似度。 -
在切片向量化与存储阶段，以下哪种方法用于比较不同 Embedding 模型在 RAG 中的表现？
A.compare_embedding_models函数
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参考答案：A
解释：compare_embedding_models函数用于比较不同 Embedding 模型在 RAG 中的表现。 -
在切片向量化与存储阶段，以下哪种 Embedding 模型是更新的版本？
A.text-embedding-v3
B.text-embedding-v2
C. 增加模型的训练数据
D. 减少模型的推理时间参考答案：A
解释：text-embedding-v3是更新的 Embedding 模型版本。 -
在切片向量化与存储阶段，以下哪种 Embedding 模型是较旧的版本？
A.text-embedding-v2
B.text-embedding-v3
C. 增加模型的训练数据
D. 减少模型的推理时间参考答案：A
解释：text-embedding-v2是较旧的 Embedding 模型版本。 -
在切片向量化与存储阶段，以下哪种 Embedding 模型是 OpenAI 提供的？
A.text-embedding-3-small
B.text-embedding-v2
C. 增加模型的训练数据
D. 减少模型的推理时间参考答案：A
解释：text-embedding-3-small是 OpenAI 提供的 Embedding 模型。 -
在切片向量化与存储阶段，以下哪种 Embedding 模型是 OpenAI 提供的？
A.text-embedding-3-large
B.text-embedding-v2
C. 增加模型的训练数据
D. 减少模型的推理时间参考答案：A
解释：text-embedding-3-large是 OpenAI 提供的 Embedding 模型。 -
在切片向量化与存储阶段，以下哪种方法用于计算余弦相似度？
A.cosine_similarity函数
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参考答案：A
解释：cosine_similarity函数用于计算余弦相似度。 -
在切片向量化与存储阶段，以下哪种方法用于准备测试数据？
A.compare_embeddings函数
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参考答案：A
解释：compare_embeddings函数用于准备测试数据。 -
在切片向量化与存储阶段，以下哪种方法用于定义要测试的 Embedding 模型？
A.embedding_models字典
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参考答案：A
解释：embedding_models字典用于定义要测试的 Embedding 模型。 -
在切片向量化与存储阶段，以下哪种方法用于执行比较？
A.compare_embeddings函数
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参考答案：A
解释：compare_embeddings函数用于执行比较。 -
在切片向量化与存储阶段，以下哪种方法用于比较不同 Embedding 模型在 RAG 中的表现？
A.compare_embedding_models函数
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参考答案：A
解释：compare_embedding_models函数用于比较不同 Embedding 模型在 RAG 中的表现。 -
在切片向量化与存储阶段，以下哪些是较旧的 Embedding 模型？
A.text-embedding-v2
B.text-embedding-v3
C.text-embedding-3-small
D.text-embedding-3-large参考答案：A
解释：text-embedding-v2是较旧的 Embedding 模型。 -
在切片向量化与存储阶段，以下哪些是
compare_embeddings函数的作用？
A. 比较不同 Embedding 模型的文本相似度
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参考答案：A
解释：compare_embeddings函数用于比较不同 Embedding 模型的文本相似度。 -
在切片向量化与存储阶段，以下哪些是
compare_embedding_models函数的作用？
A. 比较不同 Embedding 模型在 RAG 中的表现
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参考答案：A
解释：compare_embedding_models函数用于比较不同 Embedding 模型在 RAG 中的表现。 -
在切片向量化与存储阶段，以下哪些是
cosine_similarity函数的作用？
A. 计算向量之间的余弦相似度
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参考答案：A
解释：cosine_similarity函数用于计算向量之间的余弦相似度。 -
在切片向量化与存储阶段，以下哪些是
embedding_models字典的作用？
A. 定义要测试的 Embedding 模型
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参考答案：A
解释：embedding_models字典用于定义要测试的 Embedding 模型。 -
在切片向量化与存储阶段，以下哪些是
compare_embeddings函数的作用？
A. 比较不同 Embedding 模型的文本相似度
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参考答案：A
解释：compare_embeddings函数用于比较不同 Embedding 模型的文本相似度。 -
在切片向量化与存储阶段，以下哪些是
compare_embedding_models函数的作用？
A. 比较不同 Embedding 模型在 RAG 中的表现
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参考答案：A
解释：compare_embedding_models函数用于比较不同 Embedding 模型在 RAG 中的表现。 -
在切片向量化与存储阶段，以下哪些是
cosine_similarity函数的作用？
A. 计算向量之间的余弦相似度
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参考答案：A
解释：cosine_similarity函数用于计算向量之间的余弦相似度。
多选题
-
在切片向量化与存储阶段，以下哪些是 Embedding 模型的作用？
A. 将文本转换为高维向量
B. 表示文本语义
C. 增加模型的训练数据
D. 减少模型的推理时间参考答案：A, B
解释： Embedding 模型用于将文本转换为高维向量，表示文本语义。 -
在切片向量化与存储阶段，以下哪些是余弦相似度的计算方法？
A. 计算向量之间的夹角
B. 计算向量的点积
C. 增加模型的训练数据
D. 减少模型的推理时间参考答案：A, B
解释： 余弦相似度通过计算向量之间的夹角和点积来衡量相似度。 -
在切片向量化与存储阶段，以下哪些是更新的 Embedding 模型？
A.text-embedding-v3
B.text-embedding-3-small
C.text-embedding-3-large
D.text-embedding-v2参考答案：A, B, C
解释：text-embedding-v3、text-embedding-3-small和text-embedding-3-large是更新的 Embedding 模型。 -
在切片向量化与存储阶段，以下哪些是 OpenAI 提供的 Embedding 模型？
A.text-embedding-3-small
B.text-embedding-3-large
C.text-embedding-v2
D.text-embedding-v3参考答案：A, B
解释：text-embedding-3-small和text-embedding-3-large是 OpenAI 提供的 Embedding 模型。 -
在切片向量化与存储阶段，以下哪些是
compare_embeddings函数的参数？
A.query
B.chunks
C.embedding_models
D.cosine_similarity参考答案：A, B, C
解释：compare_embeddings函数的参数包括query、chunks和embedding_models。 -
在切片向量化与存储阶段，以下哪些是
compare_embedding_models函数的参数？
A.documents
B.question
C.ground_truth
D.sentence_splitter参考答案：A, B, C, D
解释：compare_embedding_models函数的参数包括documents、question、ground_truth和sentence_splitter。 -
在切片向量化与存储阶段，以下哪些是
cosine_similarity函数的参数？
A.a
B.b
C.query
D.chunks参考答案：A, B
解释：cosine_similarity函数的参数包括a和b。
单选题
-
在构建 RAG 应用时，以下哪种向量存储方案最简单？
A. 内存向量存储
B. 本地向量数据库
C. 云服务向量存储
D. 增加模型的训练数据参考答案：A
解释： 内存向量存储是最简单的向量存储方案，只需安装 llama-index 包，无需额外配置。 -
在构建 RAG 应用时，以下哪种向量存储方案适合快速开发和测试？
A. 内存向量存储
B. 本地向量数据库
C. 云服务向量存储
D. 增加模型的训练数据参考答案：A
解释： 内存向量存储适合快速开发和测试，因为它无需额外配置。 -
在构建 RAG 应用时，以下哪种向量存储方案适合生产环境？
A. 云服务向量存储
B. 内存向量存储
C. 本地向量数据库
D. 增加模型的训练数据参考答案：A
解释： 云服务向量存储适合生产环境，因为它无需关注运维，自动扩容，并提供完善的监控和管理工具。 -
在构建 RAG 应用时，以下哪种向量存储方案按量付费、自动扩容？
A. 云服务向量存储
B. 内存向量存储
C. 本地向量数据库
D. 增加模型的训练数据参考答案：A
解释： 云服务向量存储按量付费、自动扩容，适合快速启动项目。 -
在构建 RAG 应用时，以下哪种向量存储方案兼容开源 Milvus？
A. 向量检索服务 Milvus 版
B. 内存向量存储
C. 本地向量数据库
D. 增加模型的训练数据参考答案：A
解释： 向量检索服务 Milvus 版兼容开源 Milvus，便于迁移已有应用。 -
在构建 RAG 应用时，以下哪种向量存储方案适合小规模应用？
A. 本地向量数据库
B. 内存向量存储
C. 云服务向量存储
D. 增加模型的训练数据参考答案：A
解释： 本地向量数据库适合小规模应用。 -
在构建 RAG 应用时，以下哪种向量存储方案无需关注运维，自动扩容？
A. 云服务向量存储
B. 内存向量存储
C. 本地向量数据库
D. 增加模型的训练数据参考答案：A
解释： 云服务向量存储无需关注运维，自动扩容。 -
在构建 RAG 应用时，以下哪种向量存储方案提供完善的监控和管理工具？
A. 云服务向量存储
B. 内存向量存储
C. 本地向量数据库
D. 增加模型的训练数据参考答案：A
解释： 云服务向量存储提供完善的监控和管理工具。 -
在构建 RAG 应用时，以下哪种向量存储方案支持向量 + 标量的混合检索？
A. 云服务向量存储
B. 内存向量存储
C. 本地向量数据库
D. 增加模型的训练数据参考答案：A
解释： 云服务向量存储支持向量 + 标量的混合检索，提升检索准确性。 -
在构建 RAG 应用时，以下哪种向量存储方案适合开发测试？
A. 内存向量存储
B. 本地向量数据库
C. 云服务向量存储
D. 增加模型的训练数据参考答案：A
解释： 内存向量存储适合开发测试，因为它无需额外配置。 -
在构建 RAG 应用时，以下哪种向量存储方案适合小规模应用？
A. 本地向量数据库
B. 内存向量存储
C. 云服务向量存储
D. 增加模型的训练数据参考答案：A
解释： 本地向量数据库适合小规模应用。 -
在构建 RAG 应用时，以下哪种向量存储方案适合生产环境？
A. 云服务向量存储
B. 内存向量存储
C. 本地向量数据库
D. 增加模型的训练数据参考答案：A
解释： 云服务向量存储适合生产环境，因为它无需关注运维，自动扩容，并提供完善的监控和管理工具。 -
在构建 RAG 应用时，以下哪种向量存储方案按量付费、自动扩容？
A. 云服务向量存储
B. 内存向量存储
C. 本地向量数据库
D. 增加模型的训练数据参考答案：A
解释： 云服务向量存储按量付费、自动扩容，适合快速启动项目。 -
在构建 RAG 应用时，以下哪种向量存储方案兼容开源 Milvus？
A. 向量检索服务 Milvus 版
B. 内存向量存储
C. 本地向量数据库
D. 增加模型的训练数据参考答案：A
解释： 向量检索服务 Milvus 版兼容开源 Milvus，便于迁移已有应用。 -
在构建 RAG 应用时，以下哪种向量存储方案适合小规模应用？
A. 本地向量数据库
B. 内存向量存储
C. 云服务向量存储
D. 增加模型的训练数据参考答案：A
解释： 本地向量数据库适合小规模应用。 -
在构建 RAG 应用时，以下哪些是本地向量数据库的适用场景？
A. 小规模应用
B. 开发测试
C. 生产环境
D. 大规模应用参考答案：A
解释： 本地向量数据库适合小规模应用。 -
在构建 RAG 应用时，以下哪些是内存向量存储的适用场景？
A. 开发测试
B. 小规模应用
C. 生产环境
D. 大规模应用参考答案：A
解释： 内存向量存储适合开发测试。 -
在构建 RAG 应用时，以下哪些是本地向量数据库的特点？
A. 适合小规模应用
B. 无需关注运维
C. 自动扩容
D. 提供完善的监控和管理工具参考答案：A
解释： 本地向量数据库适合小规模应用。 -
在构建 RAG 应用时，以下哪些是内存向量存储的适用场景？
A. 开发测试
B. 小规模应用
C. 生产环境
D. 大规模应用参考答案：A
解释： 内存向量存储适合开发测试。 -
在构建 RAG 应用时，以下哪些是本地向量数据库的适用场景？
A. 小规模应用
B. 开发测试
C. 生产环境
D. 大规模应用参考答案：A
解释： 本地向量数据库适合小规模应用。 -
在构建 RAG 应用时，以下哪些是本地向量数据库的特点？
A. 适合小规模应用
B. 无需关注运维
C. 自动扩容
D. 提供完善的监控和管理工具参考答案：A
解释： 本地向量数据库适合小规模应用。
多选题
-
在构建 RAG 应用时，以下哪些是内存向量存储的优点？
A. 功能完整
B. 可控性强
C. 无需额外配置
D. 自动扩容参考答案：A, B, C
解释： 内存向量存储的优点是功能完整、可控性强，且无需额外配置。 -
在构建 RAG 应用时，以下哪些是云服务向量存储的优点？
A. 无需关注运维
B. 自动扩容
C. 提供完善的监控和管理工具
D. 按量付费参考答案：A, B, C, D
解释： 云服务向量存储的优点包括无需关注运维、自动扩容、提供完善的监控和管理工具，以及按量付费。 -
在构建 RAG 应用时，以下哪些是云服务向量存储的适用场景？
A. 生产环境
B. 小规模应用
C. 开发测试
D. 大规模应用参考答案：A, D
解释： 云服务向量存储适合生产环境和大规模应用。 -
在构建 RAG 应用时，以下哪些是云服务向量存储的特点？
A. 无需关注运维
B. 自动扩容
C. 提供完善的监控和管理工具
D. 按量付费参考答案：A, B, C, D
解释： 云服务向量存储的特点包括无需关注运维、自动扩容、提供完善的监控和管理工具，以及按量付费。 -
在构建 RAG 应用时，以下哪些是内存向量存储的特点？
A. 功能完整
B. 可控性强
C. 无需额外配置
D. 自动扩容参考答案：A, B, C
解释： 内存向量存储的特点包括功能完整、可控性强，且无需额外配置。 -
在构建 RAG 应用时，以下哪些是云服务向量存储的适用场景？
A. 生产环境
B. 大规模应用
C. 开发测试
D. 小规模应用参考答案：A, B
解释： 云服务向量存储适合生产环境和大规模应用。 -
在构建 RAG 应用时，以下哪些是云服务向量存储的特点？
A. 无需关注运维
B. 自动扩容
C. 提供完善的监控和管理工具
D. 按量付费参考答案：A, B, C, D
解释： 云服务向量存储的特点包括无需关注运维、自动扩容、提供完善的监控和管理工具，以及按量付费。 -
在构建 RAG 应用时，以下哪些是内存向量存储的特点？
A. 功能完整
B. 可控性强
C. 无需额外配置
D. 自动扩容参考答案：A, B, C
解释： 内存向量存储的特点包括功能完整、可控性强，且无需额外配置。 -
在构建 RAG 应用时，以下哪些是云服务向量存储的适用场景？
A. 生产环境
B. 大规模应用
C. 开发测试
D. 小规模应用参考答案：A, B
解释： 云服务向量存储适合生产环境和大规模应用。
单选题
-
在检索召回阶段，以下哪种方法用于在检索前还原用户真实意图？
A. 问题改写
B. 重排序
C. 滑动窗口检索
D. 增加模型的训练数据参考答案：A
解释： 问题改写用于在检索前还原用户真实意图，提升检索效果。 -
在检索召回阶段，以下哪种方法用于在检索后减少无关信息？
A. 重排序
B. 问题改写
C. 问题扩写
D. 增加模型的训练数据参考答案：A
解释： 重排序用于在检索后减少无关信息，避免干扰下一步的答案生成。 -
在检索召回阶段，以下哪种方法通过增加更多信息让检索结果更全面？
A. 问题扩写
B. 问题改写
C. 重排序
D. 增加模型的训练数据参考答案：A
解释： 问题扩写通过增加更多信息让检索结果更全面。 -
在检索召回阶段，以下哪种方法结合用户信息、行为等数据扩写问题？
A. 基于用户画像扩展上下文
B. 问题改写
C. 重排序
D. 增加模型的训练数据参考答案：A
解释： 基于用户画像扩展上下文结合用户信息、行为等数据扩写问题。 -
在检索召回阶段，以下哪种方法提取标签用于后续标签过滤+向量相似度检索？
A. 提取标签
B. 问题改写
C. 重排序
D. 增加模型的训练数据参考答案：A
解释： 提取标签用于后续标签过滤+向量相似度检索。 -
在检索召回阶段，以下哪种方法通过反问用户获取更多信息？
A. 反问用户
B. 问题改写
C. 重排序
D. 增加模型的训练数据参考答案：A
解释： 反问用户通过反问用户获取更多信息。 -
在检索召回阶段，以下哪种方法通过思考并规划多次检索来解决问题？
A. 思考并规划多次检索
B. 问题改写
C. 重排序
D. 增加模型的训练数据参考答案：A
解释： 思考并规划多次检索通过思考并规划多次检索来解决问题。 -
在检索召回阶段，以下哪种方法通过重排序+过滤减少无关信息？
A. 重排序
B. 问题改写
C. 问题扩写
D. 增加模型的训练数据参考答案：A
解释： 重排序+过滤用于减少无关信息，避免干扰下一步的答案生成。 -
在检索召回阶段，以下哪种方法通过滑动窗口检索补充相邻切片？
A. 滑动窗口检索
B. 问题改写
C. 重排序
D. 增加模型的训练数据参考答案：A
解释： 滑动窗口检索通过补充相邻切片确保不会因为过度切分而丢失文本间的语义连接。 -
在检索召回阶段，以下哪种方法用于在检索前还原用户真实意图？
A. 问题改写
B. 重排序
C. 滑动窗口检索
D. 增加模型的训练数据参考答案：A
解释： 问题改写用于在检索前还原用户真实意图，提升检索效果。 -
在检索召回阶段，以下哪种方法用于在检索后减少无关信息？
A. 重排序
B. 问题改写
C. 问题扩写
D. 增加模型的训练数据参考答案：A
解释： 重排序用于在检索后减少无关信息，避免干扰下一步的答案生成。 -
在检索召回阶段，以下哪种方法通过增加更多信息让检索结果更全面？
A. 问题扩写
B. 问题改写
C. 重排序
D. 增加模型的训练数据参考答案：A
解释： 问题扩写通过增加更多信息让检索结果更全面。 -
在检索召回阶段，以下哪种方法结合用户信息、行为等数据扩写问题？
A. 基于用户画像扩展上下文
B. 问题改写
C. 重排序
D. 增加模型的训练数据参考答案：A
解释： 基于用户画像扩展上下文结合用户信息、行为等数据扩写问题。 -
在检索召回阶段，以下哪种方法提取标签用于后续标签过滤+向量相似度检索？
A. 提取标签
B. 问题改写
C. 重排序
D. 增加模型的训练数据参考答案：A
解释： 提取标签用于后续标签过滤+向量相似度检索。 -
在检索召回阶段，以下哪种方法通过反问用户获取更多信息？
A. 反问用户
B. 问题改写
C. 重排序
D. 增加模型的训练数据参考答案：A
解释： 反问用户通过反问用户获取更多信息。 -
在检索召回阶段，以下哪些方法结合用户信息、行为等数据扩写问题？
A. 基于用户画像扩展上下文
B. 问题改写
C. 重排序
D. 增加模型的训练数据参考答案：A
解释： 基于用户画像扩展上下文结合用户信息、行为等数据扩写问题。 -
在检索召回阶段，以下哪些方法提取标签用于后续标签过滤+向量相似度检索？
A. 提取标签
B. 问题改写
C. 重排序
D. 增加模型的训练数据参考答案：A
解释： 提取标签用于后续标签过滤+向量相似度检索。 -
在检索召回阶段，以下哪些方法通过反问用户获取更多信息？
A. 反问用户
B. 问题改写
C. 重排序
D. 增加模型的训练数据参考答案：A
解释： 反问用户通过反问用户获取更多信息。 -
在检索召回阶段，以下哪些方法通过思考并规划多次检索来解决问题？
A. 思考并规划多次检索
B. 问题改写
C. 重排序
D. 增加模型的训练数据参考答案：A
解释： 思考并规划多次检索通过思考并规划多次检索来解决问题。 -
在检索召回阶段，以下哪些方法通过重排序+过滤减少无关信息？
A. 重排序
B. 问题改写
C. 问题扩写
D. 增加模型的训练数据参考答案：A
解释： 重排序+过滤用于减少无关信息，避免干扰下一步的答案生成。 -
在检索召回阶段，以下哪些方法通过滑动窗口检索补充相邻切片？
A. 滑动窗口检索
B. 问题改写
C. 重排序
D. 增加模型的训练数据参考答案：A
解释： 滑动窗口检索通过补充相邻切片确保不会因为过度切分而丢失文本间的语义连接。 -
在检索召回阶段，以下哪些方法结合用户信息、行为等数据扩写问题？
A. 基于用户画像扩展上下文
B. 问题改写
C. 重排序
D. 增加模型的训练数据参考答案：A
解释： 基于用户画像扩展上下文结合用户信息、行为等数据扩写问题。 -
在检索召回阶段，以下哪些方法提取标签用于后续标签过滤+向量相似度检索？
A. 提取标签
B. 问题改写
C. 重排序
D. 增加模型的训练数据参考答案：A
解释： 提取标签用于后续标签过滤+向量相似度检索。 -
在检索召回阶段，以下哪些方法通过反问用户获取更多信息？
A. 反问用户
B. 问题改写
C. 重排序
D. 增加模型的训练数据参考答案：A
解释： 反问用户通过反问用户获取更多信息。
多选题
-
在检索召回阶段，以下哪些方法用于在检索前还原用户真实意图？
A. 问题改写
B. 问题扩写
C. 基于用户画像扩展上下文
D. 提取标签参考答案：A, B, C, D
解释： 问题改写、问题扩写、基于用户画像扩展上下文和提取标签都用于在检索前还原用户真实意图。 -
在检索召回阶段，以下哪些方法用于在检索后减少无关信息？
A. 重排序
B. 滑动窗口检索
C. 问题改写
D. 问题扩写参考答案：A, B
解释： 重排序和滑动窗口检索用于在检索后减少无关信息。 -
在检索召回阶段，以下哪些方法通过增加更多信息让检索结果更全面？
A. 问题扩写
B. 基于用户画像扩展上下文
C. 问题改写
D. 重排序参考答案：A, B
解释： 问题扩写和基于用户画像扩展上下文通过增加更多信息让检索结果更全面。 -
在检索召回阶段，以下哪些方法用于在检索前还原用户真实意图？
A. 问题改写
B. 问题扩写
C. 基于用户画像扩展上下文
D. 提取标签参考答案：A, B, C, D
解释： 问题改写、问题扩写、基于用户画像扩展上下文和提取标签都用于在检索前还原用户真实意图。 -
在检索召回阶段，以下哪些方法用于在检索后减少无关信息？
A. 重排序
B. 滑动窗口检索
C. 问题改写
D. 问题扩写参考答案：A, B
解释： 重排序和滑动窗口检索用于在检索后减少无关信息。 -
在检索召回阶段，以下哪些方法通过增加更多信息让检索结果更全面？
A. 问题扩写
B. 基于用户画像扩展上下文
C. 问题改写
D. 重排序参考答案：A, B
解释： 问题扩写和基于用户画像扩展上下文通过增加更多信息让检索结果更全面。
单选题
-
在 RAG 系统中，为什么需要问题改写？
A. 用户输入的关键词往往过于简单，缺少必要的上下文信息
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参考答案：A
解释： 用户输入的关键词往往过于简单，缺少必要的上下文信息，问题改写可以帮助系统更好地理解用户意图。 -
在问题改写中，以下哪种方法使用大模型扩充用户问题？
A. 使用大模型扩充用户问题
B. 重排序
C. 滑动窗口检索
D. 增加模型的训练数据参考答案：A
解释： 使用大模型扩充用户问题是一种问题改写方法，它可以帮助系统更好地理解用户意图。 -
在问题改写中，以下哪种方法将单一查询改写为多步骤查询？
A. 将单一查询改写为多步骤查询
B. 重排序
C. 滑动窗口检索
D. 增加模型的训练数据参考答案：A
解释： 将单一查询改写为多步骤查询是一种问题改写方法，它可以将复杂问题拆解成简单的步骤。 -
在问题改写中，以下哪种方法用假设文档来增强检索？
A. 用假设文档来增强检索（HyDE）
B. 重排序
C. 滑动窗口检索
D. 增加模型的训练数据参考答案：A
解释： 用假设文档来增强检索（HyDE）是一种问题改写方法，它先让大模型基于问题编一个"假想的答案文档"，然后用这个假想文档来检索真实文档。 -
在问题改写中，以下哪种方法通过大模型生成假想文档？
A. 用假设文档来增强检索（HyDE）
B. 重排序
C. 滑动窗口检索
D. 增加模型的训练数据参考答案：A
解释： 用假设文档来增强检索（HyDE）通过大模型生成假想文档，然后用这个假想文档来检索真实文档。 -
在问题改写中，以下哪种方法通过分解复杂问题为多个子问题来解决问题？
A. 将单一查询改写为多步骤查询
B. 重排序
C. 滑动窗口检索
D. 增加模型的训练数据参考答案：A
解释： 将单一查询改写为多步骤查询通过分解复杂问题为多个子问题来解决问题。 -
在问题改写中，以下哪种方法通过生成假想文档来增强检索效果？
A. 用假设文档来增强检索（HyDE）
B. 重排序
C. 滑动窗口检索
D. 增加模型的训练数据参考答案：A
解释： 用假设文档来增强检索（HyDE）通过生成假想文档来增强检索效果。 -
在问题改写中，以下哪种方法通过大模型生成更完整的问题？
A. 使用大模型扩充用户问题
B. 重排序
C. 滑动窗口检索
D. 增加模型的训练数据参考答案：A
解释： 使用大模型扩充用户问题通过大模型生成更完整的问题。 -
在问题改写中，以下哪种方法通过分解复杂问题为多个子问题来解决问题？
A. 将单一查询改写为多步骤查询
B. 重排序
C. 滑动窗口检索
D. 增加模型的训练数据参考答案：A
解释： 将单一查询改写为多步骤查询通过分解复杂问题为多个子问题来解决问题。 -
在问题改写中，以下哪种方法通过生成假想文档来增强检索效果？
A. 用假设文档来增强检索（HyDE）
B. 重排序
C. 滑动窗口检索
D. 增加模型的训练数据参考答案：A
解释： 用假设文档来增强检索（HyDE）通过生成假想文档来增强检索效果。 -
在问题改写中，以下哪种方法通过大模型生成更完整的问题？
A. 使用大模型扩充用户问题
B. 重排序
C. 滑动窗口检索
D. 增加模型的训练数据参考答案：A
解释： 使用大模型扩充用户问题通过大模型生成更完整的问题。 -
在问题改写中，以下哪种方法通过分解复杂问题为多个子问题来解决问题？
A. 将单一查询改写为多步骤查询
B. 重排序
C. 滑动窗口检索
D. 增加模型的训练数据参考答案：A
解释： 将单一查询改写为多步骤查询通过分解复杂问题为多个子问题来解决问题。 -
在问题改写中，以下哪种方法通过生成假想文档来增强检索效果？
A. 用假设文档来增强检索（HyDE）
B. 重排序
C. 滑动窗口检索
D. 增加模型的训练数据参考答案：A
解释： 用假设文档来增强检索（HyDE）通过生成假想文档来增强检索效果。 -
在问题改写中，以下哪种方法通过大模型生成更完整的问题？
A. 使用大模型扩充用户问题
B. 重排序
C. 滑动窗口检索
D. 增加模型的训练数据参考答案：A
解释： 使用大模型扩充用户问题通过大模型生成更完整的问题。 -
在问题改写中，以下哪种方法通过分解复杂问题为多个子问题来解决问题？
A. 将单一查询改写为多步骤查询
B. 重排序
C. 滑动窗口检索
D. 增加模型的训练数据参考答案：A
解释： 将单一查询改写为多步骤查询通过分解复杂问题为多个子问题来解决问题。 -
在问题改写中，以下哪些方法通过分解复杂问题为多个子问题来解决问题？
A. 将单一查询改写为多步骤查询
B. 使用大模型扩充用户问题
C. 用假设文档来增强检索（HyDE）
D. 重排序参考答案：A
解释： 将单一查询改写为多步骤查询通过分解复杂问题为多个子问题来解决问题。 -
在问题改写中，以下哪些方法通过生成假想文档来增强检索效果？
A. 用假设文档来增强检索（HyDE）
B. 使用大模型扩充用户问题
C. 将单一查询改写为多步骤查询
D. 重排序参考答案：A
解释： 用假设文档来增强检索（HyDE）通过生成假想文档来增强检索效果。 -
在问题改写中，以下哪些方法通过分解复杂问题为多个子问题来解决问题？
A. 将单一查询改写为多步骤查询
B. 使用大模型扩充用户问题
C. 用假设文档来增强检索（HyDE）
D. 重排序参考答案：A
解释： 将单一查询改写为多步骤查询通过分解复杂问题为多个子问题来解决问题。 -
在问题改写中，以下哪些方法通过生成假想文档来增强检索效果？
A. 用假设文档来增强检索（HyDE）
B. 使用大模型扩充用户问题
C. 将单一查询改写为多步骤查询
D. 重排序参考答案：A
解释： 用假设文档来增强检索（HyDE）通过生成假想文档来增强检索效果。 -
在问题改写中，以下哪些方法通过分解复杂问题为多个子问题来解决问题？
A. 将单一查询改写为多步骤查询
B. 使用大模型扩充用户问题
C. 用假设文档来增强检索（HyDE）
D. 重排序参考答案：A
解释： 将单一查询改写为多步骤查询通过分解复杂问题为多个子问题来解决问题。 -
在问题改写中，以下哪些方法通过生成假想文档来增强检索效果？
A. 用假设文档来增强检索（HyDE）
B. 使用大模型扩充用户问题
C. 将单一查询改写为多步骤查询
D. 重排序参考答案：A
解释： 用假设文档来增强检索（HyDE）通过生成假想文档来增强检索效果。 -
在问题改写中，以下哪些方法通过分解复杂问题为多个子问题来解决问题？
A. 将单一查询改写为多步骤查询
B. 使用大模型扩充用户问题
C. 用假设文档来增强检索（HyDE）
D. 重排序参考答案：A
解释： 将单一查询改写为多步骤查询通过分解复杂问题为多个子问题来解决问题。 -
在问题改写中，以下哪些方法通过生成假想文档来增强检索效果？
A. 用假设文档来增强检索（HyDE）
B. 使用大模型扩充用户问题
C. 将单一查询改写为多步骤查询
D. 重排序参考答案：A
解释： 用假设文档来增强检索（HyDE）通过生成假想文档来增强检索效果。 -
在问题改写中，以下哪些方法通过分解复杂问题为多个子问题来解决问题？
A. 将单一查询改写为多步骤查询
B. 使用大模型扩充用户问题
C. 用假设文档来增强检索（HyDE）
D. 重排序参考答案：A
解释： 将单一查询改写为多步骤查询通过分解复杂问题为多个子问题来解决问题。
多选题
-
在问题改写中，以下哪些方法用于在检索前还原用户真实意图？
A. 使用大模型扩充用户问题
B. 将单一查询改写为多步骤查询
C. 用假设文档来增强检索（HyDE）
D. 重排序参考答案：A, B, C
解释： 使用大模型扩充用户问题、将单一查询改写为多步骤查询和用假设文档来增强检索（HyDE）都用于在检索前还原用户真实意图。 -
在问题改写中，以下哪些方法通过大模型生成更完整的问题？
A. 使用大模型扩充用户问题
B. 将单一查询改写为多步骤查询
C. 用假设文档来增强检索（HyDE）
D. 重排序参考答案：A, B, C
解释： 使用大模型扩充用户问题、将单一查询改写为多步骤查询和用假设文档来增强检索（HyDE）都通过大模型生成更完整的问题。 -
在问题改写中，以下哪些方法通过大模型生成更完整的问题？
A. 使用大模型扩充用户问题
B. 将单一查询改写为多步骤查询
C. 用假设文档来增强检索（HyDE）
D. 重排序参考答案：A, B, C
解释： 使用大模型扩充用户问题、将单一查询改写为多步骤查询和用假设文档来增强检索（HyDE）都通过大模型生成更完整的问题。 -
在问题改写中，以下哪些方法通过大模型生成更完整的问题？
A. 使用大模型扩充用户问题
B. 将单一查询改写为多步骤查询
C. 用假设文档来增强检索（HyDE）
D. 重排序参考答案：A, B, C
解释： 使用大模型扩充用户问题、将单一查询改写为多步骤查询和用假设文档来增强检索（HyDE）都通过大模型生成更完整的问题。 -
在问题改写中，以下哪些方法通过大模型生成更完整的问题？
A. 使用大模型扩充用户问题
B. 将单一查询改写为多步骤查询
C. 用假设文档来增强检索（HyDE）
D. 重排序参考答案：A, B, C
解释： 使用大模型扩充用户问题、将单一查询改写为多步骤查询和用假设文档来增强检索（HyDE）都通过大模型生成更完整的问题。 -
在问题改写中，以下哪些方法通过大模型生成更完整的问题？
A. 使用大模型扩充用户问题
B. 将单一查询改写为多步骤查询
C. 用假设文档来增强检索（HyDE）
D. 重排序参考答案：A, B, C
解释： 使用大模型扩充用户问题、将单一查询改写为多步骤查询和用假设文档来增强检索（HyDE）都通过大模型生成更完整的问题。
【单选题】在提取标签增强检索的过程中，以下哪个步骤是错误的？
A. 建立索引时，从文档切片中提取结构化标签
B. 检索时，从用户问题中提取对应的标签进行过滤
C. 在检索时，先使用向量相似度检索，再用标签过滤
D. 将提取的标签与文档切片一起存储
答案：C
解释：正确的步骤应该是先用标签过滤出所有包含相关标签的文档切片，再用向量相似度检索找出最相关的内容。因此，C选项的顺序是错误的。
【多选题】在提取标签的过程中，以下哪些标签类型是支持的？
A. 人名
B. 部门名称
C. 职位名称
D. 技术领域
E. 产品名称
答案：A, B, C, D, E
解释：根据上下文，支持的标签类型包括人名、部门名称、职位名称、技术领域和产品名称。
【单选题】在以下代码片段中，response_format={"type": "json_object"}的作用是什么？
A. 指定返回的标签格式为JSON
B. 指定返回的标签格式为XML
C. 指定返回的标签格式为文本
D. 指定返回的标签格式为CSV
答案：A
解释：response_format={"type": "json_object"}的作用是确保返回的标签格式为JSON。
【单选题】在以下代码片段中，system_message的作用是什么？
A. 定义标签提取的规则和输出格式
B. 定义用户输入的格式
C. 定义模型训练的参数
D. 定义检索的流程
答案：A
解释：system_message中定义了标签提取的规则和输出格式，因此A选项是正确的。
【多选题】在提取标签的过程中，以下哪些操作是正确的？
A. 如果某类标签未识别到，则不输出该类
B. 输出所有标签类型，即使未识别到
C. 使用JSON格式输出标签
D. 使用XML格式输出标签
答案：A, C
解释：根据上下文，如果某类标签未识别到，则不输出该类，并且使用JSON格式输出标签。因此，A和C选项是正确的。
【单选题】在以下代码片段中，completion.choices[0].message.content的作用是什么？
A. 获取提取的标签内容
B. 获取用户输入的内容
C. 获取系统消息的内容
D. 获取模型训练的结果
答案：A
解释：completion.choices[0].message.content用于获取提取的标签内容，因此A选项是正确的。
【单选题】在以下代码片段中，client.chat.completions.create的作用是什么？
A. 调用API进行标签提取
B. 调用API进行模型训练
C. 调用API进行文档检索
D. 调用API进行文本生成
答案：A
解释：client.chat.completions.create用于调用API进行标签提取，因此A选项是正确的。
【多选题】在提取标签的过程中，以下哪些场景是正确的？
A. 建立索引时，从文档切片中提取结构化标签
B. 检索时，从用户问题中提取对应的标签进行过滤
C. 建立索引时，从用户问题中提取结构化标签
D. 检索时，从文档切片中提取对应的标签进行过滤
答案：A, B
解释：根据上下文，建立索引时，从文档切片中提取结构化标签；检索时，从用户问题中提取对应的标签进行过滤。因此，A和B选项是正确的。
【单选题】在以下代码片段中，extract_tags函数的作用是什么？
A. 从文本中提取标签
B. 从文本中提取关键词
C. 从文本中提取句子
D. 从文本中提取段落
答案：A
解释：extract_tags函数的作用是从文本中提取标签，因此A选项是正确的。
【单选题】在以下代码片段中，model="qwen-turbo"的作用是什么？
A. 指定使用的模型
B. 指定使用的API密钥
C. 指定使用的标签类型
D. 指定使用的输出格式
答案：A
解释：model="qwen-turbo"用于指定使用的模型，因此A选项是正确的。
【单选题】在以下代码片段中，similarity_top_k=20的作用是什么？
A. 设置召回切片的最大数量
B. 设置重排序的切片数量
C. 设置相似度阈值
D. 设置模型类型
答案：A
解释：similarity_top_k=20用于设置从向量数据库中召回切片的最大数量，因此A选项是正确的。
【单选题】在以下代码片段中，DashScopeRenank(top_n=3,model="gte-renank")的作用是什么？
A. 从召回的切片中重排序并选择最相关的3条
B. 设置相似度阈值
C. 设置召回切片的最大数量
D. 设置模型类型
答案：A
解释：DashScopeRenank(top_n=3,model="gte-renank")用于从召回的切片中重排序并选择最相关的3条，因此A选项是正确的。
【单选题】在以下代码片段中，SimilarityPostprocessor(similarity_cutoff=0.2)的作用是什么？
A. 过滤掉相似度低于0.2的切片
B. 设置召回切片的最大数量
C. 设置重排序的切片数量
D. 设置模型类型
答案：A
解释：SimilarityPostprocessor(similarity_cutoff=0.2)用于过滤掉相似度低于0.2的切片，因此A选项是正确的。
【多选题】在以下代码片段中，哪些操作有助于提高检索的准确性？
A. 设置较大的召回切片数量
B. 使用重排序模型选择最相关的切片
C. 设置相似度阈值过滤不相关的切片
D. 增加模型训练的次数
答案：A, B, C
解释：设置较大的召回切片数量、使用重排序模型选择最相关的切片以及设置相似度阈值过滤不相关的切片都有助于提高检索的准确性。增加模型训练的次数与检索准确性无直接关系。
【单选题】在以下代码片段中，query_engine = index.as_query_engine(...)的作用是什么？
A. 创建查询引擎
B. 设置召回切片的最大数量
C. 设置重排序的切片数量
D. 设置相似度阈值
答案：A
解释：query_engine = index.as_query_engine(...)用于创建查询引擎，因此A选项是正确的。
【单选题】在以下代码片段中，response = ask("张伟是哪个部门的", query_engine=query_engine)的作用是什么？
A. 使用查询引擎获取问题的答案
B. 设置召回切片的最大数量
C. 设置重排序的切片数量
D. 设置相似度阈值
答案：A
解释：response = ask("张伟是哪个部门的", query_engine=query_engine)用于使用查询引擎获取问题的答案，因此A选项是正确的。
【单选题】在以下代码片段中，display(evaluate_result(question, response, ground_truth))的作用是什么？
A. 显示评估结果
B. 设置召回切片的最大数量
C. 设置重排序的切片数量
D. 设置相似度阈值
答案：A
解释：display(evaluate_result(question, response, ground_truth))用于显示评估结果，因此A选项是正确的。
【多选题】在以下代码片段中，哪些操作是重排序过程中的关键步骤？
A. 从向量数据库中召回切片
B. 使用重排序模型选择最相关的切片
C. 设置相似度阈值过滤不相关的切片
D. 增加模型训练的次数
答案：A, B, C
解释：从向量数据库中召回切片、使用重排序模型选择最相关的切片以及设置相似度阈值过滤不相关的切片都是重排序过程中的关键步骤。增加模型训练的次数与重排序无直接关系。
【单选题】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
解释：temperature参数控制生成文本的随机性，较低的值（如0.1）使输出更具确定性，因此A选项是正确的。
【单选题】在以下代码片段中，max_tokens=512的作用是什么？
A. 控制输出长度
B. 增加输出的多样性
C. 使输出更具确定性
D. 减少输出的重复性
答案：A
解释：max_tokens参数用于控制生成文本的最大长度，因此A选项是正确的。
【单选题】在以下代码片段中，presence_penalty=0.6的作用是什么？
A. 减少输出的重复性
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
解释：presence_penalty参数用于减少生成文本中的重复内容，因此A选项是正确的。
【多选题】在以下代码片段中，哪些参数可以影响生成文本的多样性？
A. temperature
B. max_tokens
C. presence_penalty
D. seed
答案：A, C
解释：temperature和presence_penalty参数可以影响生成文本的多样性。max_tokens控制输出长度，seed用于固定输出，因此A和C选项是正确的。
【单选题】在以下代码片段中，seed=42的作用是什么？
A. 使输出可重现
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
解释：seed参数用于固定随机数生成器的种子，使输出可重现，因此A选项是正确的。
【多选题】在以下代码片段中，哪些操作有助于生成更具创造性的文本？
A. 提高temperature值
B. 增加max_tokens值
C. 提高presence_penalty值
D. 固定seed值
答案：A, B, C
解释：提高temperature值、增加max_tokens值和提高presence_penalty值都有助于生成更具创造性的文本。固定seed值主要用于使输出可重现，因此A、B和C选项是正确的。
【单选题】在以下代码片段中，is_chat_model=True的作用是什么？
A. 指定模型为聊天模型
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
解释：is_chat_model=True用于指定模型为聊天模型，因此A选项是正确的。
【多选题】在以下代码片段中，哪些操作有助于生成更具确定性的文本？
A. 降低temperature值
B. 减少max_tokens值
C. 降低presence_penalty值
D. 固定seed值
答案：A, D
解释：降低temperature值和固定seed值有助于生成更具确定性的文本。减少max_tokens值和降低presence_penalty值与确定性无直接关系，因此A和D选项是正确的。
【单选题】在以下代码片段中，api_key=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY")的作用是什么？
A. 设置API密钥
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
解释：api_key=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY")用于设置API密钥，因此A选项是正确的。
【单选题】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
解释：model="qwen-plus"用于指定使用的模型，因此A选项是正确的。
【单选题】GraphRAG 技术结合了哪两种技术的优点？
A. 检索增强生成（RAG）和查询聚焦摘要（QFS）
B. 检索增强生成（RAG）和自然语言处理（NLP）
C. 查询聚焦摘要（QFS）和机器学习（ML）
D. 自然语言处理（NLP）和机器学习（ML）
答案：A
解释：GraphRAG 技术结合了检索增强生成（RAG）和查询聚焦摘要（QFS）的优点，因此A选项是正确的。
【多选题】GraphRAG 技术的优势包括哪些？
A. 准确回答具体问题
B. 处理需要深入理解的复杂查询
C. 提高模型训练速度
D. 减少数据存储需求
答案：A, B
解释：GraphRAG 技术既能准确回答具体问题，又能处理需要深入理解的复杂查询，因此A和B选项是正确的。
【单选题】如果你想快速构建一个效果不错的 RAG 应用，可以参考哪篇文档？
A. 使用 LlamaIndex 构建 GraphRAG 应用
B. 0代码构建私有知识问答应用
C. 可视化工作流、智能体编排
D. LlamaIndex API 文档
答案：B
解释：参考“0代码构建私有知识问答应用”这篇文档可以快速构建一个效果不错的 RAG 应用，因此B选项是正确的。
【多选题】如果你的业务流程比较复杂，可以借助百炼上的哪些工具来构建更强大的应用？
A. 可视化工作流
B. 智能体编排
C. LlamaIndex 组件
D. 自然语言处理模型
答案：A, B
解释：借助百炼上的“可视化工作流”和“智能体编排”可以构建更强大的应用，因此A和B选项是正确的。
【单选题】百炼提供了一系列 LlamaIndex 组件，其主要目的是什么？
A. 方便继续使用熟悉的 LlamaIndex API 构建 RAG 应用
B. 提高模型训练速度
C. 减少数据存储需求
D. 增加输出的多样性
答案：A
解释：百炼提供 LlamaIndex 组件的主要目的是方便继续使用熟悉的 LlamaIndex API 构建 RAG 应用，因此A选项是正确的。
【多选题】在实际工作中，哪些因素可能影响你构建 RAG 应用的速度？
A. 需要更快地捕捉业务机会
B. 没有时间投入到细节完善中
C. 模型训练速度
D. 数据存储需求
答案：A, B
解释：在实际工作中，需要更快地捕捉业务机会和没有时间投入到细节完善中可能影响构建 RAG 应用的速度，因此A和B选项是正确的。
【单选题】如果你想深入了解如何实际运用 GraphRAG，可以参考哪个教程？
A. 使用 LlamaIndex 构建 GraphRAG 应用
B. 0代码构建私有知识问答应用
C. 可视化工作流、智能体编排
D. LlamaIndex API 文档
答案：A
解释：参考“使用 LlamaIndex 构建 GraphRAG 应用”教程可以深入了解如何实际运用 GraphRAG，因此A选项是正确的。
【多选题】在构建 RAG 应用时，大模型可以用于哪些其他应用场景？
A. 识别用户意图
B. 提取结构化信息
C. 提高模型训练速度
D. 减少数据存储需求
答案：A, B
解释：大模型可以用于识别用户意图和提取结构化信息，因此A和B选项是正确的。
【单选题】在构建 RAG 应用时，哪种技术适合处理大规模文本数据？
A. GraphRAG
B. 自然语言处理（NLP）
C. 机器学习（ML）
D. 深度学习（DL）
答案：A
解释：GraphRAG 技术适合处理大规模文本数据，因此A选项是正确的。
【多选题】在构建 RAG 应用时，哪些高级 RAG 课题值得探索？
A. GraphRAG 技术
B. 可视化工作流
C. 智能体编排
D. LlamaIndex 组件
答案：A, B, C, D
解释：GraphRAG 技术、可视化工作流、智能体编排和 LlamaIndex 组件都是值得探索的高级 RAG 课题，因此A、B、C和D选项是正确的。
未完待续！
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class Solution:def findTheDifference(self, s: str, t: str) -> str:# 对字符串 s 和 t 进行排序a sorted(s)b sorted(t)# 比较排序后的两个列表for i in range(len(a)):if a[i] ! b[i]:return b[i]# 如果前面的比较没有找到差异，那么差异字符在 t 的最后一个…...
vite6+vue3+ts+prettier+eslint9配置前端项目（后台管理系统、移动端H5项目通用配置）
很多小伙伴苦于无法搭建一个规范的前端项目，导致后续开发不规范，今天给大家带来一个基于Vite6TypeScriptVue3ESlint9Prettier的搭建教程。 目录 一、基础配置1、初始化项目2、代码质量风格的统一2.1、配置prettier2.2、配置eslint2.3、配置typescript 3、…...
滴滴数据分析80道面试题及参考答案
如何衡量分类好坏？ 衡量分类好坏有多种方法，常用的有准确率、精确率、召回率、F1 值、ROC 曲线与 AUC 值等。 准确率：是指分类正确的样本数占总样本数的比例，计算公式为：准确率 = （分类正确的样本数）/（总样本数）。准确率越高，说明分类器整体的分类效果越好，但在正负…...
嵌入式应用软件开发中C语言方向面试题
嵌入式应用软件开发中C语言方向面试题随笔 前言一、C语言基础二、嵌入式开发相关三、硬件相关知识五、实际编程问题前言 做嵌入式开发这么多年了，简单记录下C语言方向常见面试题，这里是应用软件方向的。 一、C语言基础 C语言的指针与数组的区别是什么？指针：指针是一个变量…...
vue3中mixins替代方案
使用自定义 Hooks（Composables） 自定义 Hooks 是一种基于函数的代码复用方式，可以在 setup 函数中使用。它允许将组件的逻辑分割成更小的、可复用的部分。 useCounter.js //useCounter.js import { ref, onMounted } from vue;export func…...
线性代数自学资源推荐我的个人学习心得
1.前言 自己这个学期的课程基本上就结束了，因此我自己就开始学习下个学期的课程--线性代数，也是我们在大学里面的最后一门数学课程了； 之前有过一些这个线性代数的基础，当时主要是参加这个数学建模比赛去学习这个matlab吗&#…...
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WordPress Crypto 插件 身份认证绕过漏洞复现(CVE-2024-9989)
0x01 产品简介 WordPress Crypto插件是指那些能够为WordPress网站提供加密货币支付、信息显示或交易功能的插件。这些插件通常与WordPress电子商务插件（如WooCommerce）集成，使网站能够接受多种加密货币支付，或展示加密货币实时信息。支持多种加密货币支付，付款直接进入钱…...
软件逆向之OD基础
OD程序目录 plugin：存放OD所有插件 UDD：存放程序临时的数据，比如：程序注释、断点等 ollydbg.ini：存放OD自身配置的属性表 OLLYDBG.HLP：OD的帮助手册 OD断点 1.软件断点： 介绍：…...
C++并发编程之内存顺序一致性
std::memory_order_seq_cst 是 C11 引入的内存模型中的一种内存顺序（memory order），全称为 Sequential Consistency（顺序一致性）。它是 C 中最严格的内存顺序，提供了最强的同步保证。下面详细解释其含义、意…...
软件测试面试题整理
一、人格相关问题 1、自我介绍结构 姓名工作年限简单介绍上家公司的行业主要负责内容个人优势短期内的职业规划应聘该岗位的原因 2、对未来的发展方向怎么看 3、你对测试最大的兴趣在哪里？为什么？ 二、技术相关问题 1、测试理论以及应用 1、给你一个…...
Java中如何实现线程安全的单例模式？
目录 1、懒汉式（线程安全） 2、饿汉式（线程安全） 3、双重校验锁（线程安全） 4、静态内部类（推荐） 5、枚举（最佳方法） 6、总结 在Java中，实现线…...
MYsql--------ubantu中安装mysql
在Ubuntu平台上下载、启动和关闭MySQL的方法如下： 下载安装MySQL 更新软件包列表：打开终端，输入以下命令，确保软件包列表是最新的。sudo apt update安装MySQL服务器：执行以下命令安装MySQL服务器。在安装过程中&…...
【Ubuntu】不能连上网络
1. ping路由器的IP地址 ping 192.168.1.1 如果ping不通的话，可能是网络故障导致的。需要重启配置ip地址。配置文件 sudo vi /etc/network/interface 2. ping 8.8.8.8 如果ping不通的话，可能是路由器不能链接往外网； 或者路由器显示了当…...
探索 AIGC 的基础知识：人工智能生成内容的全景视图
在数字化时代，人工智能生成内容（AIGC）正以前所未有的速度改变着我们的创作方式。本文将深入探讨 AIGC 的定义、构成要素、应用场景以及其带来的优势，帮助读者全面理解这一前沿技术。 1. AIGC 的定义与范围 人工智能生成内容&…...
使用java语言，自定义redistemplate
自定义 RedisTemplate 为了方便使用，你可以创建一个自定义的 RedisTemplate，并将其注入到服务中。 import org.springframework.context.annotation.Bean; import org.springframework.context.annotation.Configuration; import org.springframework.…...
React-Router 一站式攻略：从入门到精通，掌握路由搭建与权限管控
文章目录 一、前言二、安装使用 npm 安装（推荐）使用 yarn 安装 三、基础使用设置路由基础结构定义路由和组件关联直接在组件中定义路由定义单独一个路由表 创建导航链接 四、核心组件和功能BrowserRouter 和 HashRouterRoute 组件Link 组件Switch 组件 五…...
运动控制探针功能详细介绍（CODESYS+SV63N伺服）
汇川AM400PLC和禾川X3E伺服EtherCAT通信 汇川AM400PLC和禾川X3E伺服EtherCAT通信_汇川ethercat通信-CSDN博客文章浏览阅读1.2k次。本文详细介绍了如何使用汇川AM400PLC通过EtherCAT总线与禾川X3E伺服进行通信。包括XML硬件描述文件的下载与安装，EtherCAT总线的启用，从站添加…...
七种改进爬山算法的方法
一、爬山算法 爬山算法（Hill Climbing Algorithm）是一种启发式的基于局部最优解的搜索算法，用于在给定的搜索空间中寻找全局最优解或足够好的解。它属于局部搜索算法，通常用于解决优化问题，包括连续和离散问题。 爬山算法模拟了爬山的过程，从某个随机起始点开始，不断向更…...
【Cocos TypeScript 零基础 4.1】
目录 背景滚动 背景滚动 创建一个 空节点 背景丟进去 ( 复制一个,再丢一次都行) 新建TS脚本 并绑定到 空节点 上 再对TS脚本进行编辑 export class TS2bg extends Component {property (Node) // 通过属性面板去赋值bg1:Node nullproperty (Node) bg2:Node nullprope…...
gitlab高级功能之 CICD Steps
CICD Steps 1. 介绍2. 定义 Steps2.1 Inputs2.2 Outputs 3. Using steps3.1 Set environment variables3.2 Running steps locally 4. Scripts5. Actions5.1 已知的问题 6. 表达式7. 实操7.1 单个step7.2 多个step7.3 复用steps7.4 添加output到step7.5 使用远程step 1. 介绍 …...
全国城市经纬度--包括省会（直辖市）、地级市
全国城市未必齐全，谨慎使用。 一、全国城市csv数据 北京市 北京市 北京市 116.4 39.9 天津市 天津市 天津市 117.2 39.12 河北省 石家庄市 石家庄市 114.52 38.05 河北省 唐山市 唐山市 118.2 39.63 河北省 秦皇岛市 秦皇岛市 119.6 39.93 河北省 邯郸市 邯郸市 1…...
深入解析爬虫中的算法设计：提升效率与准确度
在网络爬虫（Web Scraping）中，设计高效、准确的算法是关键，尤其当面对大量数据或复杂的网站结构时，精心设计的爬虫算法能显著提高爬取速度并提升数据提取的准确性。本篇博客将详细讲解爬虫算法的设计与优化策略…...
java中统一异常处理，如何实现全局异常处理，@RestControllerAdvice 注解实现统一异常处理
文章目录 一、粗谈统一异常处理二、细谈统一异常处理：结合统一结果返回类为什么使用统一异常处理？怎么做？如何处理？代码实现？ 一、粗谈统一异常处理 先看个案例： 1、写了一个接口： 实体类如下…...
vscode中调用deepseek实现AI辅助编程
来自 Python大数据分析 费弗里 1 简介 大家好我是费老师，最近国产大模型Deepseek v3新版本凭借其优秀的模型推理能力，讨论度非常之高🔥，且其官网提供的相关大模型API接口服务价格一直走的“价格屠夫”路线，性价比很高…...
设计模式七大原则
在软件开发的广袤领域中，设计模式如同熠熠生辉的灯塔，为开发者指引着通往高效、可维护、可扩展软件系统的方向。而设计模式背后的七大原则，更是这些灯塔的核心支撑，它们是软件开发过程中必须遵循的黄金法则，为我们构建…...
重庆市大数据局：基于可信数据空间的公共数据流通利用
在2024年可信数据空间论坛上，重庆市大数据局相关领导发表了题为：基于可信数据空间的公共数据流通利用的演讲，系统介绍了重庆公共数据流通方面的实践经验和案例。 篇幅限制，部分内容如下：...
高阶数据结构----布隆过滤器和位图
（一）位图 位图是用来存放某种状态的，因为一个bit上只能存0和1所以一般只有两种状态的情况下适合用位图，所以非常适合判断数据在或者不在，而且位图十分节省空间，很适合于海量数据，且容易存储&…...
SpringCloud源码分析-nacos与eureka
一、高版本为什么优先用nacos 如果用alibaba springcloud，那么就是阿里的技术体系。nacos属于阿里的原生技术栈，所以阿里更偏向于用nacos作为服务发现注册。 二、对比分析 Spring Cloud Alibaba 推荐使用 Nacos 作为服务发现和配置管理的首选组件&…...
多台DHCP服务器时的问题讨论
有两台DHCP服务器为主机提供DHCP服务会发生什么 在一个网络中，如果有两台设备同时连接到主机，并且它们都可以提供 DHCP 服务，这可能会引发以下问题： 1. IP 地址冲突 当两台设备都扮演 DHCP 服务器时，它们会分别为主…...
Golang的缓存一致性策略
Golang的缓存一致性策略 一致性哈希算法 在Golang中，缓存一致性策略通常使用一致性哈希算法来实现。一致性哈希算法能够有效地解决缓存节点的动态扩容、缩容时数据重新分布的问题，同时能够保证数据访问的均衡性。 一致性哈希算法的核心思想是将节点的哈希…...
Java-创建一个结合CompletableFuture和自定义功能的工具类
1.重试机制：当异步任务失败时自动重试。 2.超时重试：在指定时间内未完成的任务进行重试。 3.批量处理：将多个任务批量执行并收集结果。 4.日志记录：为每个异步任务添加日志记录，便于调试和监控。 5.自定义线程池：允许用户传入自定义的线程池配置。 import java.util…...