阿里云大模型ACA考什么内容？

阿里云大模型ACA认证考试内容全面覆盖大模型技术基础与应用实践，具体包含以下核心板块：

1. 大模型技术基础

涵盖大语言模型、多模态大模型的基础架构与核心技术，包括模型演进、分类及应用场景。考生需理解核心算法原理，掌握参数调整与优化策略，并熟悉阿里云大模型平台的功能、优势及典型应用场景。例如，需掌握如何通过参数优化提升模型生成内容的质量与效率。

2. 大模型服务部署与调用

聚焦阿里云大模型服务的部署、调用与监控方法。考生需掌握通过OpenAI API、LlamaIndex等工具调用大模型的技术，理解核心参数（如model、temperature、top_p）的作用与配置技巧，并区分批量生成与流式生成的应用场景。例如，需能够根据业务需求选择合适的生成模式，并优化参数以控制生成内容的随机性与多样性。

3. 对话技术与提示词工程

涉及生成模式与提示词工程等对话技术。考生需掌握构建有效提示词的框架、要素与分隔符，设计并优化系统角色提示词，以提升模型对复杂任务的理解与执行能力。例如，需能够通过提示词引导模型生成符合特定格式或风格的内容。

4. 算法应用与RAG技术

要求考生利用大模型创建算法应用，理解适用场景并进行实验。同时，需掌握RAG（检索增强生成）技术的核心要素，包括文件解析、文本切片、段落召回与重排序等，并理解召回优化方法（如句子窗口检索、自动合并检索）及检索增强能力的持续优化策略。此外，还需熟悉RAG系统的评测方法与RAGAS指标体系。

5. 安全风险防护与伦理合规

强调大模型应用的安全风险防护与伦理合规要求。考生需了解数据保护、隐私安全等相关知识，并探讨大模型应用中的伦理问题，确保技术的合规使用。