大模型应用落地顾问岗位招聘考试试卷及答案

大模型应用落地顾问岗位招聘考试试卷及答案一、填空题（10题，1分/题）1.大模型落地的第一步通常是明确________需求。2.RAG技术的全称是________。3.常见的大模型开源框架有LangChain和________。4.大模型部署的两种主要方式是本地部署和________部署。5.PromptEngineering的核心是通过优化________提升大模型输出质量。6.大模型落地中需关注的伦理问题包括数据隐私和________。7.向量数据库用于存储大模型处理后的________表示。8.针对特定业务场景优化大模型的方法包括Fine-tuning和________。9.大模型输出中的“幻觉”指的是生成________的信息。10.企业落地大模型时，通常需要评估________和收益的平衡。二、单项选择题（10题，2分/题）1.以下不属于大模型落地核心步骤的是？A.需求调研B.模型选型C.代码开源D.效果验证2.RAG技术相比直接Fine-tuning的优势是？A.成本更低B.模型参数更大C.支持实时更新数据D.A和C3.以下哪个场景更适合使用闭源大模型？A.成本敏感场景B.数据隐私要求极高场景C.快速原型验证D.个性化定制需求强4.LangChain的主要作用是？A.训练大模型B.构建大模型应用链路C.存储向量数据D.优化硬件性能5.大模型落地中，“幻觉”问题最可能导致什么风险？A.数据泄露B.输出错误信息C.模型崩溃D.成本过高6.以下哪种部署方式适合数据隐私要求高的企业？A.公有云部署B.本地私有部署C.混合云部署（部分数据上云）D.都可以7.大模型落地时，业务适配的核心是？A.模型参数最大化B.输出符合业务规则C.硬件性能最优D.部署速度最快8.以下不属于大模型落地需评估的维度是？A.技术可行性B.业务价值C.政策合规性D.模型参数数量9.PromptEngineering中，“Few-shot”指的是？A.无示例提示B.少量示例提示C.大量示例提示D.无提示10.大模型落地后的维护工作不包括？A.数据更新B.效果监控C.模型参数调小D.合规审计三、多项选择题（10题，2分/题，多选少选均不得分）1.大模型落地需考虑的核心维度包括？A.业务场景匹配度B.技术架构复杂度C.成本控制D.政策合规性2.RAG技术的关键组件包括？A.向量数据库B.检索模块C.生成模块D.训练数据集3.大模型落地中的常见风险有？A.数据泄露B.幻觉问题C.成本超支D.合规违规4.以下属于开源大模型的是？A.GPT-4B.LLaMA2C.Claude3D.Mistral5.大模型落地的流程步骤包括？A.需求定义B.模型选型C.适配优化D.部署运维6.PromptEngineering的常见技巧有？A.明确指令B.示例提示C.格式约束D.角色设定7.大模型部署的评估指标包括？A.响应速度B.准确率C.成本D.可扩展性8.大模型落地中需关注的合规问题包括？A.数据隐私法（如GDPR）B.内容合规C.知识产权D.模型偏见9.以下场景适合大模型落地的是？A.智能客服B.内容生成C.数据分析D.决策辅助10.大模型落地时，业务价值评估的重点是？A.效率提升B.成本降低C.用户体验改善D.竞争优势增强四、判断题（10题，2分/题，正确打√，错误打×）1.大模型越复杂，落地效果一定越好。（）2.RAG技术可以完全解决大模型的“幻觉”问题。（）3.开源大模型的落地成本一定比闭源大模型低。（）4.PromptEngineering只适用于闭源大模型。（）5.大模型落地必须进行Fine-tuning。（）6.向量数据库是RAG技术的核心组件之一。（）7.大模型落地的第一步是模型训练。（）8.数据隐私是大模型落地需重点关注的问题。（）9.大模型的响应速度只与模型参数有关。（）10.大模型落地后无需持续维护。（）五、简答题（4题，5分/题）1.简述大模型落地的核心流程。2.说明RAG技术在大模型落地中的作用。3.列举大模型落地需关注的3个合规问题。4.简述PromptEngineering在落地中的常见技巧。六、讨论题（2题，5分/题）1.结合实际业务场景，讨论开源大模型与闭源大模型在落地中的选择策略。2.分析大模型落地中“幻觉”问题的应对方法。---答案部分一、填空题答案1.业务2.检索增强生成（Retrieval-AugmentedGeneration）3.LlamaIndex4.云5.提示词（Prompt）6.偏见（或公平性）7.向量8.PromptEngineering（或RAG）9.虚假（或不符合事实）10.成本二、单项选择题答案1.C2.D3.B4.B5.B6.B7.B8.D9.B10.C三、多项选择题答案1.ABCD2.ABC3.ABCD4.BD5.ABCD6.ABCD7.ABCD8.ABCD9.ABCD10.ABCD四、判断题答案1.×2.×3.×4.×5.×6.√7.×8.√9.×10.×五、简答题答案1.大模型落地核心流程：①需求定义（明确业务场景、目标及约束）；②模型选型（匹配开源/闭源、参数规模）；③适配优化（PromptEngineering、RAG或Fine-tuning）；④部署验证（本地/云部署，测试响应速度、准确率）；⑤运维迭代（监控效果、更新数据、合规审计）。2.RAG的作用：①补充实时/私有数据，避免训练数据滞后；②减少幻觉，生成前检索真实数据；③降低成本，无需Fine-tuning；④适配多场景（文档问答、知识查询），是轻量落地的常用方案。3.3个合规问题：①数据隐私（符合GDPR、个人信息保护法）；②内容合规（禁止违法/违规输出）；③知识产权（开源模型遵循授权，私有数据需授权）。4.PromptEngineering技巧：①明确指令（清晰定义任务）；②Few-shot示例（提供少量输入输出）；③格式约束（指定JSON/表格）；④角色设定（如“专业客服”），无需训练即可提升输出质量。六、讨论题答案1.开源vs闭源选择策略：①原型验证/无技术团队选闭源（GPT-4、Claude3，API简单）；②成本敏感/隐私要求高选开源（LLaMA2、Mistral，本地部署）；③专业场景（医疗、法律）选闭源（领域训练