大模型行业知识库构建技师考试试卷及答案

大模型行业知识库构建技师考试试卷及答案一、填空题（共10题，每题1分）1.知识库按结构可分为结构化、半结构化和__________三类。2.大模型知识库中常用的向量数据库开源工具包括Chroma、FAISS和__________。3.知识图谱的核心组成单元是__________（实体-关系-实体/实体-属性-值）。4.大模型轻量化微调技术中，仅更新部分参数的是__________。5.检索增强生成（RAG）的核心是将__________与大模型结合。6.知识抽取的子任务包括实体抽取、关系抽取和__________。7.数据清洗的常见操作有去重、降噪和__________。8.知识库更新的两种主要方式是增量更新和__________。9.非结构化数据不包括__________（文本/图像/表格/音频）。10.Prompt工程中，给模型提供少量示例的方法是__________。二、单项选择题（共10题，每题2分）1.以下不属于向量数据库的是？A.ChromaB.FAISSC.MySQLD.Pinecone2.知识图谱三元组不包含的元素是？A.实体B.关系C.属性D.向量3.大模型轻量化微调的核心技术是？A.LoRAB.BERTC.GPT-3D.T54.知识库构建的第一步是？A.数据采集B.知识抽取C.数据清洗D.知识存储5.增量更新知识库的优势不包括？A.速度快B.资源消耗低C.全量重算D.影响范围小6.RAG技术中，检索的是？A.关键词B.向量C.文本原文D.知识图谱节点7.以下属于知识融合任务的是？A.实体统一B.文本分词C.情感分析D.图像识别8.非结构化数据的处理方法不包括？A.文本分词B.语音转文字C.表格解析D.图像转文本9.文档数据库适合存储的是？A.结构化数据B.非结构化文本C.向量D.关系数据10.大模型幻觉问题可通过以下哪种方式缓解？A.知识库检索B.全量微调C.增加数据量D.提升模型参数三、多项选择题（共10题，每题2分）1.知识库构建的核心步骤包括？A.数据采集B.知识抽取C.知识融合D.知识存储2.向量数据库的开源工具是？A.ChromaB.FAISSC.PineconeD.Weaviate3.知识图谱的应用场景有？A.智能问答B.推荐系统C.故障诊断D.知识检索4.大模型微调的方式包括？A.LoRAB.QLoRAC.全量微调D.Zero-shot5.数据清洗的操作有？A.去重B.降噪C.补全D.标注6.Prompt工程的技巧有？A.Few-shotB.CoTC.提示词优化D.多轮对话7.大模型与知识库结合的方式有？A.RAGB.知识库微调C.知识蒸馏D.Prompt注入8.知识库更新的类型包括？A.增量更新B.全量更新C.实时更新D.定期更新9.知识抽取的方法有？A.规则匹配B.机器学习C.深度学习D.人工标注10.结构化数据包括？A.表格B.数据库表C.文本D.日志文件四、判断题（共10题，每题2分）1.向量数据库只能存储文本向量。（）2.知识图谱三元组包含“实体-关系-实体”和“实体-属性-值”。（）3.LoRA微调仅更新部分参数，资源消耗低。（）4.结构化数据无需预处理可直接存入知识库。（）5.RAG技术是“检索+生成”的结合。（）6.全量更新知识库比增量更新速度快。（）7.实体抽取是知识图谱构建的基础任务。（）8.Prompt工程无需结合知识库。（）9.文档数据库适合存储非结构化文本。（）10.知识融合的目的是消除知识冲突。（）五、简答题（共4题，每题5分）1.简述向量数据库在大模型知识库中的作用。2.知识抽取的核心子任务有哪些？各举一例。3.简述RAG技术的工作流程。4.知识库构建中数据清洗的必要性是什么？六、讨论题（共2题，每题5分）1.如何平衡大模型知识库的“实时更新”与“数据一致性”？2.大模型知识库构建中，开源工具与商业工具的选择依据是什么？---答案部分一、填空题答案1.非结构化2.Weaviate3.三元组4.LoRA5.知识库检索6.属性抽取7.补全8.全量更新9.表格10.Few-shot二、单项选择题答案1.C2.D3.A4.A5.C6.B7.A8.C9.B10.A三、多项选择题答案1.ABCD2.ABD3.ABCD4.ABC5.ABC6.ABCD7.ABCD8.ABCD9.ABCD10.AB四、判断题答案1.×2.√3.√4.×5.√6.×7.√8.×9.√10.√五、简答题答案1.向量数据库是存储大模型语义向量的专用工具，作用包括：①高效存储海量知识向量；②支持基于相似度的快速检索；③适配RAG技术，实现“检索+生成”；④降低大模型调用成本，避免全量微调。2.核心子任务：①实体抽取（如从“华为发布Mate60”抽“华为”“Mate60”）；②关系抽取（如“华为”与“Mate60”的关系“发布”）；③属性抽取（如“Mate60”的属性“发布时间”=2023）。3.RAG流程：①用户输入查询；②查询转向量，检索知识库相关片段；③片段与查询拼接成Prompt；④大模型基于Prompt生成回答。4.数据清洗必要性：①去除重复/错误数据，提升知识库质量；②减少后续任务计算负担；③保证知识一致性，避免模型幻觉；④适配不同应用场景的准确性要求。六、讨论题答案1.平衡方法：①增量更新（仅更新变化片段，保证实时性）；②版本控制（生成快照，可回溯）；③冲突检测（自动