阿里云大模型工程師ACA認證考試內容全面覆蓋大模型技術基礎，涵蓋大模型概念、分類、技術特點及核心算法，深入阿里云大模型服務的產(chǎn)品功能、部署調用與監(jiān)控管理，聚焦API調用方法及參數(shù)配置技巧，涉及生成模式與提示詞工程等對話技術，要求掌握算法應用與RAG技術（如文件解析、段落召回優(yōu)化），強調持續(xù)優(yōu)化能力、自動化評測方法及RAGAS指標體系，同時關注安全風險防護與倫理合規(guī)要求，考試形式為60分鐘閉卷上機，含單選與多選題，滿分100分需達80分及以上方為合格。阿里云大模型工程師ACA認證考試內容涵蓋以下核心板塊：

一、大模型技術基礎

1.大模型概念與分類

大語言模型、多模態(tài)大模型等基礎架構與核心技術。

模型演進、分類及應用場景。

2.大模型技術特點

核心算法、參數(shù)調整與優(yōu)化策略。

二、阿里云大模型服務

1.服務與產(chǎn)品

阿里云大模型平臺的功能、優(yōu)勢及典型應用場景。

2.服務管理

大模型服務的部署、調用與監(jiān)控方法。

三、API調用與參數(shù)理解

1.API調用方法

通過OpenAI API、LlamaIndex等工具調用大模型。

2.參數(shù)配置

掌握model、temperature、top_p等核心參數(shù)的作用與配置技巧。

四、生成與對話技術

1.生成模式

批量生成與流式生成的區(qū)別及應用場景。

2.提示詞工程

構建有效提示詞的框架、要素與分隔符。

系統(tǒng)角色提示詞的設計與優(yōu)化。

五、算法應用與RAG技術

1.算法應用

利用大模型創(chuàng)建算法應用，理解適用場景并進行實驗。

2.RAG應用構建

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、自動合并檢索）。

六、持續(xù)優(yōu)化與評測

1.能力優(yōu)化

檢索增強能力的持續(xù)優(yōu)化策略。

2.自動化評測

RAG系統(tǒng)的評測方法與RAGAS指標體系。