阿里云大模型ACA考试内容

阿里云大模型ACA考试内容全面覆盖大模型技术基础、阿里云大模型服务、API调用与参数理解、生成与对话技术、算法应用创建、RAG应用构建、持续优化与评测、大模型应用安全及伦理与合规等多个核心板块，具体如下：

大模型技术基础：涵盖大模型概念、分类、技术特点及核心算法，要求考生理解大语言模型、多模态大模型等基础架构与核心技术，掌握模型演进、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：聚焦阿里云大模型服务的产品功能、部署调用与监控管理，要求考生了解阿里云大模型平台的功能、优势及典型应用场景，掌握大模型服务的部署、调用与监控方法。

API调用与参数理解：涉及API调用方法及参数配置技巧，要求考生掌握通过OpenAI API、LlamaIndex等工具调用大模型的方法，理解model、temperature、top_p等核心参数的作用与配置技巧。

生成与对话技术：包括生成模式与提示词工程等对话技术，要求考生理解批量生成与流式生成的区别及应用场景，掌握构建有效提示词的框架、要素与分隔符，以及系统角色提示词的设计与优化。

算法应用创建与RAG应用构建：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，同时掌握RAG应用构建方法，包括文件解析、文本切片、段落召回与重排序等核心要素，以及召回优化方法。

持续优化与评测：强调持续优化能力、自动化评测方法及RAGAS指标体系，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，了解RAG系统的评测方法。

大模型应用安全与伦理合规：关注安全风险防护与伦理合规要求，要求考生了解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。