阿里云大模型ACA認(rèn)證考試主要涵蓋以下核心知識(shí)點(diǎn)：

大模型技術(shù)基礎(chǔ)：包括大模型的基本概念、技術(shù)特點(diǎn)、分類及應(yīng)用場(chǎng)景，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(chǎng)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(tái)的功能、優(yōu)勢(shì)及典型應(yīng)用場(chǎng)景，大模型服務(wù)的部署、調(diào)用與監(jiān)控方法，如通過OpenAI API、LlamaIndex等工具調(diào)用大模型，掌握model、temperature、top_p等核心參數(shù)的作用與配置技巧，以及批量生成與流式生成的區(qū)別及應(yīng)用場(chǎng)景。

生成與對(duì)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(chǎng)景并進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。

RAG技術(shù)：要求掌握文件解析、文本切片、段落召回與重排序等核心要素，召回優(yōu)化方法（如句子窗口檢索、自動(dòng)合并檢索），以及檢索增強(qiáng)能力的持續(xù)優(yōu)化策略，同時(shí)了解RAG系統(tǒng)的評(píng)測(cè)方法與RAGAS指標(biāo)體系。

大模型應(yīng)用安全與倫理合規(guī)：涉及大模型應(yīng)用的安全風(fēng)險(xiǎn)、防護(hù)措施以及數(shù)據(jù)保護(hù)等相關(guān)知識(shí)，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。