2026年人工智能Prompt工程認證考試重點試題含答案一、單選題（共10題，每題2分）1.在中文Prompt工程中，以下哪項技術最適合用于處理多輪對話中的上下文理解？A.知識蒸餾B.上下文感知編碼器（Context-AwareEncoder）C.強化學習D.生成對抗網絡（GAN）2.針對中文情感分析任務，以下哪種Prompt設計策略最能有效提升模型準確性？A.直接輸入文本作為PromptB.結合情感詞典的模板化PromptC.使用BERT預訓練模型直接預測D.以上均不適用3.在Prompt工程中，"Prompt注入攻擊"指的是什么？A.Prompt長度過長導致模型崩潰B.通過惡意構造的Prompt誤導模型輸出C.Prompt中包含噪聲數據D.模型對Prompt敏感度過低4.針對中文法律文本摘要任務，以下哪種Prompt結構最能引導模型提取關鍵信息？A.簡單問句式（如"請總結這段文字"）B.帶有角色扮演的復雜指令（如"作為律師，請?zhí)釤捯韵聴l款的核心內容"）C.直接復制原文作為PromptD.使用關鍵詞列表引導5.在中文Prompt工程中，"指令微調"（InstructionTuning）的主要目的是什么？A.減少模型參數量B.提高模型對特定任務的響應能力C.降低Prompt長度D.替代預訓練模型6.針對中文電商產品描述生成任務，以下哪種Prompt設計最能提升用戶點擊率？A.純文本描述B.結合用戶評論的模板化PromptC.使用emoji符號豐富PromptD.以上均不適用7.在Prompt工程中，"Prompt對齊"（PromptAlignment）的核心目標是什么？A.縮短Prompt長度B.確保模型輸出與人類意圖一致C.增加Prompt多樣性D.提高模型訓練速度8.針對中文醫(yī)療問答任務，以下哪種Prompt設計策略最能有效避免倫理風險？A.直接輸入醫(yī)療問題作為PromptB.使用帶有倫理約束的模板（如"請以專業(yè)醫(yī)生身份回答，避免涉及敏感建議"）C.使用封閉式問題引導D.以上均不適用9.在中文Prompt工程中，"Prompt注入攻擊"的主要危害是什么？A.導致模型內存泄漏B.降低模型輸出質量C.引導模型生成有害內容D.增加Prompt訓練成本10.針對中文新聞標題生成任務，以下哪種Prompt結構最能提升標題吸引力？A.簡單陳述句（如"請生成以下新聞的標題"）B.結合熱點事件的模板化Prompt（如"結合近期社會熱點，生成以下新聞的爆款標題"）C.使用數字統(tǒng)計信息引導D.以上均不適用二、多選題（共5題，每題3分）1.以下哪些技術可用于提升中文Prompt工程的效率？A.Prompt模板庫B.自動Prompt優(yōu)化算法C.上下文感知編碼器D.強化學習2.在中文情感分析任務中，以下哪些Prompt設計策略有助于提高準確性？A.使用情感詞典增強PromptB.結合用戶歷史評論數據C.采用角色扮演式PromptD.直接輸入文本作為Prompt3.以下哪些屬于Prompt注入攻擊的常見手段？A.在Prompt中插入特殊字符B.使用與任務無關的冗余信息C.結合角色扮演誤導模型D.以上均不適用4.針對中文法律文本摘要任務，以下哪些Prompt結構有助于提升信息提取效率？A.帶有角色扮演的指令（如"作為法官，請?zhí)釤捯韵聴l款的核心爭議點"）B.使用關鍵詞列表引導C.直接復制原文作為PromptD.以上均不適用5.以下哪些技術可用于評估中文Prompt工程的效果？A.BLEU分數B.人工評估C.上下文感知編碼器D.強化學習三、簡答題（共5題，每題4分）1.簡述中文Prompt工程在電商領域的應用價值。2.解釋"Prompt注入攻擊"的概念及其防范措施。3.描述中文Prompt工程中"指令微調"的主要步驟。4.說明中文醫(yī)療問答任務中Prompt設計的倫理考量。5.列舉中文Prompt工程中常用的Prompt優(yōu)化方法。四、論述題（共2題，每題10分）1.結合實際案例，論述中文Prompt工程在法律文本摘要任務中的應用策略及效果。2.分析中文Prompt工程在未來中文自然語言處理領域的發(fā)展趨勢。答案及解析一、單選題答案及解析1.B解析：中文Prompt工程中，多輪對話的上下文理解需要模型具備動態(tài)記憶能力，上下文感知編碼器（Context-AwareEncoder）通過捕捉對話歷史信息，最適合處理此類任務。知識蒸餾主要用于模型壓縮，強化學習用于優(yōu)化模型行為，GAN用于生成任務，均不直接解決上下文理解問題。2.B解析：情感分析任務需要結合情感詞典的模板化Prompt，能夠引導模型關注情感關鍵詞，提升準確性。直接輸入文本可能忽略情感詞，BERT預訓練模型雖可預測，但Prompt工程更具針對性，惡意構造Prompt屬于攻擊手段，與任務無關。3.B解析：Prompt注入攻擊通過構造惡意Prompt誤導模型輸出有害內容，如生成虛假信息或違反倫理的內容。其他選項描述的技術問題（如模型崩潰、噪聲數據）與攻擊無關。4.B解析：法律文本摘要需要精確提取核心條款，角色扮演式Prompt（如"作為律師提煉爭議點"）能引導模型關注關鍵信息。簡單問句式可能遺漏細節(jié)，直接復制原文無結構，關鍵詞列表引導過于粗放。5.B解析：指令微調通過優(yōu)化Prompt使模型更好地響應特定任務，是Prompt工程的核心技術之一。減少參數量、降低Prompt長度、替代預訓練模型均非指令微調目的。6.B解析：電商產品描述生成需結合用戶評論，模板化Prompt能引導模型生成吸引點擊的內容。純文本描述可能缺乏用戶視角，emoji符號和純文本均不如結合評論有效。7.B解析：Prompt對齊的核心是確保模型輸出符合人類意圖，通過Prompt設計實現人與模型的協(xié)同。其他選項描述的技術問題（如長度、多樣性、速度）均非核心目標。8.B解析：醫(yī)療問答需避免誤導性建議，帶倫理約束的模板（如專業(yè)身份限制）能有效規(guī)避風險。直接輸入問題可能觸發(fā)敏感回答，封閉式問題無法覆蓋所有場景。9.C解析：Prompt注入攻擊的主要危害是生成有害內容，如虛假信息或歧視性言論。其他選項描述的技術問題（如內存泄漏、輸出質量、訓練成本）與攻擊危害無關。10.B解析：新聞標題生成需結合熱點事件，模板化Prompt能提升吸引力。簡單陳述句過于平淡，數字統(tǒng)計信息與標題無關，直接輸入文本缺乏引導。二、多選題答案及解析1.A、B解析：Prompt模板庫和自動優(yōu)化算法能顯著提升效率，上下文感知編碼器和強化學習主要用于模型訓練，而非Prompt工程效率優(yōu)化。2.A、C解析：情感詞典增強和角色扮演式Prompt能有效提升情感分析準確性，結合用戶歷史評論和直接輸入文本均非最優(yōu)策略。3.A、B、C解析：特殊字符、冗余信息、角色扮演均屬于Prompt注入攻擊手段，直接輸入無關。4.A、B解析：角色扮演和關鍵詞列表引導能提升信息提取效率，直接復制原文無結構，缺乏引導。5.A、B解析：BLEU分數和人工評估是常用評估方法，上下文感知編碼器和強化學習主要用于優(yōu)化，而非評估。三、簡答題答案及解析1.中文Prompt工程在電商領域的應用價值-提升產品描述質量：結合用戶評論、熱點事件等設計Prompt，生成更具吸引力的產品描述，提高點擊率。-優(yōu)化客服問答：通過角色扮演式Prompt（如"作為客服解答以下問題"），提升客服響應的準確性和效率。-支持個性化推薦：結合用戶偏好設計Prompt，生成更符合需求的推薦內容。2."Prompt注入攻擊"的概念及其防范措施-概念：通過構造惡意Prompt誤導模型輸出有害內容，如生成虛假信息或違反倫理的建議。-防范措施：使用帶約束的模板、過濾特殊字符、結合人工審核、優(yōu)化模型對Prompt的魯棒性。3.中文Prompt工程中"指令微調"的主要步驟-設計任務指令（如"請生成以下新聞的摘要"）。-構建高質量的Prompt-輸出對齊數據集。-使用指令微調技術（如PEFT）優(yōu)化模型參數。-評估優(yōu)化效果并迭代調整。4.中文醫(yī)療問答任務中Prompt設計的倫理考量-避免生成誤導性醫(yī)療建議，使用帶身份限制的模板（如"作為醫(yī)生，請僅提供科普信息"）。-禁止涉及敏感話題（如安樂死），明確禁止生成有害內容。-結合法律法規(guī)設計Prompt，確保輸出合規(guī)。5.中文Prompt工程中常用的Prompt優(yōu)化方法-模板化設計：構建通用的Prompt模板，如"作為[角色]，請[任務]，以下內容[信息]"。-自動優(yōu)化算法：使用進化算法或強化學習自動生成最優(yōu)Prompt。-人工迭代：結合人工評估調整Prompt，提升效果。四、論述題答案及解析1.中文Prompt工程在法律文本摘要任務中的應用策略及效果-策略：-使用角色扮演式Prompt（如"作為法官提煉爭議點"），引導模型關注法律條款的核心要素。-結合法律詞典設計模板，確保關鍵術語（如"訴訟時效""合同違約"）被準確提取。-通過迭代優(yōu)化Prompt，逐步提升摘要的準確性和完整性。-效果：實驗表明，優(yōu)化后的Prompt可使摘要準確率提升15%，且顯著減少冗余信息。2.中文Prompt工程在未來中文自然語言處理領域的發(fā)展趨