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【阿里云大模型高级工程师ACP习题集】2.5 优化RAG应用提升问答准确度(⭐️⭐️⭐️ 重点章节!!!)

2025/4/26 2:18:19 来源:https://blog.csdn.net/davidkorhenn/article/details/147399728  浏览:    关键词:【阿里云大模型高级工程师ACP习题集】2.5 优化RAG应用提升问答准确度(⭐️⭐️⭐️ 重点章节!!!)

习题集

  1. 【单选题】在RAG应用的文档解析与切片阶段,若遇到文档类型不统一,部分格式的文档不支持解析的问题,以下哪种解决方式不可行?( )
    A. 开发对应格式的解析器
    B. 转换文档格式
    C. 直接忽略该类型文档
    D. 改进现有解析器以支持更多格式

  2. 【多选题】在选择向量数据库时,云服务向量存储具有以下哪些优势?( )
    A. 无需关注运维,自动扩容
    B. 提供完善的监控和管理工具
    C. 按量付费,成本可控
    D. 数据安全性高于本地向量数据库

  3. 【单选题】在RAG工作流程中,将文本转换为高维向量,并存储到向量数据库的阶段是( )。
    A. 解析与切片阶段
    B. 向量存储阶段
    C. 检索召回阶段
    D. 生成答案阶段

  4. 【多选题】在优化RAG应用的检索召回阶段,以下哪些属于检索前的优化策略?( )
    A. 问题改写
    B. 重排序
    C. 基于用户画像扩展上下文
    D. 滑动窗口检索

  5. 【单选题】在使用DashScopeParse解析文件时,nest_asyncio类的作用是( )。
    A. 提高文件解析速度
    B. 解决嵌套异步操作中事件循环的问题
    C. 优化解析后的Markdown文本格式
    D. 从解析结果中提取结构化信息

  6. 【多选题】以下关于多种文档切片方法的说法,正确的是( )。
    A. Token切片适合对Token数量有严格要求的场景
    B. 句子切片会保持句子的完整性,适用于大多数场景
    C. 语义切片根据语义相关性自适应地选择切片点,适合逻辑性强的文档
    D. Markdown切片专门针对Markdown文档优化,能利用其标题层级进行智能分割

  7. 【单选题】在RAG应用中,当发现检索结果不够理想,处理长文档且需要保持上下文时,优先考虑使用哪种切片方法?( )
    A. Token切片
    B. 句子窗口切片
    C. 语义切片
    D. Markdown切片

  8. 【多选题】在生成答案阶段,为了减少大模型产生幻觉的几率,可以采取以下哪些措施?( )
    A. 选择合适的大模型
    B. 充分优化提示词模板,明确要求不编造答案
    C. 调整大模型的temperature参数

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