阿里云大模型ACA認(rèn)證考試主要考察考生在大模型技術(shù)基礎(chǔ)、阿里云大模型服務(wù)、API調(diào)用與參數(shù)配置、生成與對話技術(shù)、算法應(yīng)用與RAG技術(shù)、持續(xù)優(yōu)化與評測以及安全風(fēng)險防護(hù)與倫理合規(guī)等方面的知識點(diǎn)，具體內(nèi)容如下：

大模型技術(shù)基礎(chǔ)：涵蓋大模型的基本概念、分類、技術(shù)特點(diǎn)及核心算法，如大語言模型、多模態(tài)大模型的基礎(chǔ)架構(gòu)與核心技術(shù)，模型演進(jìn)、分類及應(yīng)用場景，以及核心算法、參數(shù)調(diào)整與優(yōu)化策略。

阿里云大模型服務(wù)：涉及阿里云大模型平臺的功能、優(yōu)勢及典型應(yīng)用場景，大模型服務(wù)的部署、調(diào)用與監(jiān)控方法，包括通過OpenAI API、LlamaIndex等工具調(diào)用大模型，以及掌握model、temperature、top_p等核心參數(shù)的作用與配置技巧。

API調(diào)用與參數(shù)理解：要求考生掌握如何通過API調(diào)用大模型，并理解基本API參數(shù)的作用，如批量生成與流式生成的區(qū)別及應(yīng)用場景。

生成與對話技術(shù)：包括構(gòu)建有效提示詞的框架、要素與分隔符，系統(tǒng)角色提示詞的設(shè)計(jì)與優(yōu)化，以及利用大模型創(chuàng)建算法應(yīng)用，理解適用場景并進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。

算法應(yīng)用與RAG技術(shù)：涉及文件解析、文本切片、段落召回與重排序等核心要素，召回優(yōu)化方法，以及檢索增強(qiáng)能力的持續(xù)優(yōu)化策略，RAG系統(tǒng)的評測方法與RAGAS指標(biāo)體系。

持續(xù)優(yōu)化與評測：要求考生理解并持續(xù)優(yōu)化檢索增強(qiáng)能力，對檢索增強(qiáng)的能力做自動化評測。

安全風(fēng)險防護(hù)與倫理合規(guī)：涉及大模型應(yīng)用的安全風(fēng)險、防護(hù)措施以及數(shù)據(jù)保護(hù)等相關(guān)知識，探討大模型應(yīng)用中的倫理問題，確保技術(shù)的合規(guī)使用。