大模型ACA认证考哪些知识点？

阿里云大模型ACA认证考试主要考察考生在大模型技术基础、阿里云大模型服务、API调用与参数配置、生成与对话技术、算法应用与RAG技术、持续优化与评测以及安全风险防护与伦理合规等方面的知识点，具体内容如下：

大模型技术基础：涵盖大模型的基本概念、分类、技术特点及核心算法，如大语言模型、多模态大模型的基础架构与核心技术，模型演进、分类及应用场景，以及核心算法、参数调整与优化策略。

阿里云大模型服务：涉及阿里云大模型平台的功能、优势及典型应用场景，大模型服务的部署、调用与监控方法，包括通过OpenAI API、LlamaIndex等工具调用大模型，以及掌握model、temperature、top_p等核心参数的作用与配置技巧。

API调用与参数理解：要求考生掌握如何通过API调用大模型，并理解基本API参数的作用，如批量生成与流式生成的区别及应用场景。

生成与对话技术：包括构建有效提示词的框架、要素与分隔符，系统角色提示词的设计与优化，以及利用大模型创建算法应用，理解适用场景并进行实验。

算法应用与RAG技术：涉及文件解析、文本切片、段落召回与重排序等核心要素，召回优化方法，以及检索增强能力的持续优化策略，RAG系统的评测方法与RAGAS指标体系。

持续优化与评测：要求考生理解并持续优化检索增强能力，对检索增强的能力做自动化评测。

安全风险防护与伦理合规：涉及大模型应用的安全风险、防护措施以及数据保护等相关知识，探讨大模型应用中的伦理问题，确保技术的合规使用。