大模型應(yīng)用落地顧問崗位招聘考試試卷及答案一、填空題（10題，1分/題）1.大模型落地的第一步通常是明確________需求。2.RAG技術(shù)的全稱是________。3.常見的大模型開源框架有LangChain和________。4.大模型部署的兩種主要方式是本地部署和________部署。5.PromptEngineering的核心是通過優(yōu)化________提升大模型輸出質(zhì)量。6.大模型落地中需關(guān)注的倫理問題包括數(shù)據(jù)隱私和________。7.向量數(shù)據(jù)庫用于存儲(chǔ)大模型處理后的________表示。8.針對特定業(yè)務(wù)場景優(yōu)化大模型的方法包括Fine-tuning和________。9.大模型輸出中的“幻覺”指的是生成________的信息。10.企業(yè)落地大模型時(shí)，通常需要評估________和收益的平衡。二、單項(xiàng)選擇題（10題，2分/題）1.以下不屬于大模型落地核心步驟的是？A.需求調(diào)研B.模型選型C.代碼開源D.效果驗(yàn)證2.RAG技術(shù)相比直接Fine-tuning的優(yōu)勢是？A.成本更低B.模型參數(shù)更大C.支持實(shí)時(shí)更新數(shù)據(jù)D.A和C3.以下哪個(gè)場景更適合使用閉源大模型？A.成本敏感場景B.數(shù)據(jù)隱私要求極高場景C.快速原型驗(yàn)證D.個(gè)性化定制需求強(qiáng)4.LangChain的主要作用是？A.訓(xùn)練大模型B.構(gòu)建大模型應(yīng)用鏈路C.存儲(chǔ)向量數(shù)據(jù)D.優(yōu)化硬件性能5.大模型落地中，“幻覺”問題最可能導(dǎo)致什么風(fēng)險(xiǎn)？A.數(shù)據(jù)泄露B.輸出錯(cuò)誤信息C.模型崩潰D.成本過高6.以下哪種部署方式適合數(shù)據(jù)隱私要求高的企業(yè)？A.公有云部署B(yǎng).本地私有部署C.混合云部署（部分?jǐn)?shù)據(jù)上云）D.都可以7.大模型落地時(shí)，業(yè)務(wù)適配的核心是？A.模型參數(shù)最大化B.輸出符合業(yè)務(wù)規(guī)則C.硬件性能最優(yōu)D.部署速度最快8.以下不屬于大模型落地需評估的維度是？A.技術(shù)可行性B.業(yè)務(wù)價(jià)值C.政策合規(guī)性D.模型參數(shù)數(shù)量9.PromptEngineering中，“Few-shot”指的是？A.無示例提示B.少量示例提示C.大量示例提示D.無提示10.大模型落地后的維護(hù)工作不包括？A.數(shù)據(jù)更新B.效果監(jiān)控C.模型參數(shù)調(diào)小D.合規(guī)審計(jì)三、多項(xiàng)選擇題（10題，2分/題，多選少選均不得分）1.大模型落地需考慮的核心維度包括？A.業(yè)務(wù)場景匹配度B.技術(shù)架構(gòu)復(fù)雜度C.成本控制D.政策合規(guī)性2.RAG技術(shù)的關(guān)鍵組件包括？A.向量數(shù)據(jù)庫B.檢索模塊C.生成模塊D.訓(xùn)練數(shù)據(jù)集3.大模型落地中的常見風(fēng)險(xiǎn)有？A.數(shù)據(jù)泄露B.幻覺問題C.成本超支D.合規(guī)違規(guī)4.以下屬于開源大模型的是？A.GPT-4B.LLaMA2C.Claude3D.Mistral5.大模型落地的流程步驟包括？A.需求定義B.模型選型C.適配優(yōu)化D.部署運(yùn)維6.PromptEngineering的常見技巧有？A.明確指令B.示例提示C.格式約束D.角色設(shè)定7.大模型部署的評估指標(biāo)包括？A.響應(yīng)速度B.準(zhǔn)確率C.成本D.可擴(kuò)展性8.大模型落地中需關(guān)注的合規(guī)問題包括？A.數(shù)據(jù)隱私法（如GDPR）B.內(nèi)容合規(guī)C.知識(shí)產(chǎn)權(quán)D.模型偏見9.以下場景適合大模型落地的是？A.智能客服B.內(nèi)容生成C.數(shù)據(jù)分析D.決策輔助10.大模型落地時(shí)，業(yè)務(wù)價(jià)值評估的重點(diǎn)是？A.效率提升B.成本降低C.用戶體驗(yàn)改善D.競爭優(yōu)勢增強(qiáng)四、判斷題（10題，2分/題，正確打√，錯(cuò)誤打×）1.大模型越復(fù)雜，落地效果一定越好。（）2.RAG技術(shù)可以完全解決大模型的“幻覺”問題。（）3.開源大模型的落地成本一定比閉源大模型低。（）4.PromptEngineering只適用于閉源大模型。（）5.大模型落地必須進(jìn)行Fine-tuning。（）6.向量數(shù)據(jù)庫是RAG技術(shù)的核心組件之一。（）7.大模型落地的第一步是模型訓(xùn)練。（）8.數(shù)據(jù)隱私是大模型落地需重點(diǎn)關(guān)注的問題。（）9.大模型的響應(yīng)速度只與模型參數(shù)有關(guān)。（）10.大模型落地后無需持續(xù)維護(hù)。（）五、簡答題（4題，5分/題）1.簡述大模型落地的核心流程。2.說明RAG技術(shù)在大模型落地中的作用。3.列舉大模型落地需關(guān)注的3個(gè)合規(guī)問題。4.簡述PromptEngineering在落地中的常見技巧。六、討論題（2題，5分/題）1.結(jié)合實(shí)際業(yè)務(wù)場景，討論開源大模型與閉源大模型在落地中的選擇策略。2.分析大模型落地中“幻覺”問題的應(yīng)對方法。---答案部分一、填空題答案1.業(yè)務(wù)2.檢索增強(qiáng)生成（Retrieval-AugmentedGeneration）3.LlamaIndex4.云5.提示詞（Prompt）6.偏見（或公平性）7.向量8.PromptEngineering（或RAG）9.虛假（或不符合事實(shí)）10.成本二、單項(xiàng)選擇題答案1.C2.D3.B4.B5.B6.B7.B8.D9.B10.C三、多項(xiàng)選擇題答案1.ABCD2.ABC3.ABCD4.BD5.ABCD6.ABCD7.ABCD8.ABCD9.ABCD10.ABCD四、判斷題答案1.×2.×3.×4.×5.×6.√7.×8.√9.×10.×五、簡答題答案1.大模型落地核心流程：①需求定義（明確業(yè)務(wù)場景、目標(biāo)及約束）；②模型選型（匹配開源/閉源、參數(shù)規(guī)模）；③適配優(yōu)化（PromptEngineering、RAG或Fine-tuning）；④部署驗(yàn)證（本地/云部署，測試響應(yīng)速度、準(zhǔn)確率）；⑤運(yùn)維迭代（監(jiān)控效果、更新數(shù)據(jù)、合規(guī)審計(jì)）。2.RAG的作用：①補(bǔ)充實(shí)時(shí)/私有數(shù)據(jù)，避免訓(xùn)練數(shù)據(jù)滯后；②減少幻覺，生成前檢索真實(shí)數(shù)據(jù)；③降低成本，無需Fine-tuning；④適配多場景（文檔問答、知識(shí)查詢），是輕量落地的常用方案。3.3個(gè)合規(guī)問題：①數(shù)據(jù)隱私（符合GDPR、個(gè)人信息保護(hù)法）；②內(nèi)容合規(guī)（禁止違法/違規(guī)輸出）；③知識(shí)產(chǎn)權(quán)（開源模型遵循授權(quán)，私有數(shù)據(jù)需授權(quán)）。4.PromptEngineering技巧：①明確指令（清晰定義任務(wù)）；②Few-shot示例（提供少量輸入輸出）；③格式約束（指定JSON/表格）；④角色設(shè)定（如“專業(yè)客服”），無需訓(xùn)練即可提升輸出質(zhì)量。六、討論題答案1.開源vs閉源選擇策略：①原型驗(yàn)證/無技術(shù)團(tuán)隊(duì)選閉源（GPT-4、Claude3，API簡單）；②成本敏感/隱私要求高選開源（LLaMA2、Mistral，本地部署）；③專業(yè)場景（醫(yī)療、法律）選閉源（領(lǐng)域訓(xùn)練