iPAS AI 應用規劃師

iPAS 考題解析

某顧問公司導入生成式AI,協助團隊快速檢索並摘要長篇的法規文件。為了改善檢索結果常出現不相關或過於分散內容的問題,團隊決定對文件進行文本切分(Chunking)的主要目的?

初級 生成式AI應用與規劃 難度:中等 ★★☆

考試範圍定位

考試等級
初級能力鑑定
考試科目
生成式 AI 應用與規劃
知識主題
No code / Low code 概念
能力指標
No Code / Low Code 的基本概念(L12101)

本題屬於 iPAS AI 應用規劃師初級能力鑑定「生成式 AI 應用與規劃」科目中的「No code / Low code 概念」範疇, 對應的能力指標為「No Code / Low Code 的基本概念」,涵蓋工具本身的基本認知與基礎概念等核心知識點。 考生在準備這個範疇時,需要掌握相關的理論基礎與實務應用。

題目與選項

某顧問公司導入生成式AI,協助團隊快速檢索並摘要長篇的法規文件。為了改善檢索結果常出現不相關或過於分散內容的問題,團隊決定對文件進行文本切分(Chunking)的主要目的?

  • A. 讓模型在回答時能加快推理速度;
  • B. 提高檢索相關性與降低長上下文噪音; ✓ 正確答案
  • C. 降低系統記憶體和硬體資源的負擔;
  • D. 使模型在生成回覆時更具創造性與多樣化

詳細解析

正確答案:B. 提高檢索相關性與降低長上下文噪音;

文本切分的主要目的是提高檢索相關性,並降低長文本帶來的上下文噪音。

各選項逐一解析

理解每個選項為什麼對或錯,是真正掌握這個知識點的關鍵。以下逐一分析每個選項的含義與判斷依據。

A. 讓模型在回答時能加快推理速度; (不正確)

文本切分主要改善檢索品質而非推理速度,推理速度取決於模型和硬體

C. 降低系統記憶體和硬體資源的負擔; (不正確)

降低記憶體負擔是附帶效果,文本切分的主要目的是提升檢索相關性

D. 使模型在生成回覆時更具創造性與多樣化 (不正確)

文本切分旨在提升精準度,與創造性和多樣化生成無關

延伸學習

本題尚未連結特定術語,你可以從以下常見主題開始探索相關知識。

中等題備考建議

  • 本題屬於中等難度,需要理解概念之間的關聯與應用情境,不能只靠死背定義。
  • 中等難度的題目常考「為什麼」和「怎麼用」,建議整理各技術的優缺點比較表。
  • 練習時注意錯誤選項的陷阱設計,很多時候錯誤選項只有一兩個字的差異,需要仔細辨別。
  • 建議用「費曼學習法」,嘗試向別人解釋這道題的解題思路,能講清楚就代表真正理解了。

同主題考題練習

以下題目與本題屬於相同的考試範疇,建議一併練習以加強對該主題的掌握程度。

iPAS AI 應用規劃師認證簡介

iPAS AI 應用規劃師能力鑑定是經濟部產業發展署推動的國家級 AI 證照制度, 分為「初級」與「中級」兩個等級。初級考試包含「人工智慧基礎概論」和「生成式 AI 應用與規劃」兩個科目, 著重基本概念的理解與應用。中級考試涵蓋「AI 技術應用與規劃」「大數據處理分析與應用」「機器學習技術與應用」三個科目, 要求考生具備更深入的技術知識與實務能力。 本題來自初級考試範圍,適合正在準備初級認證的考生練習。

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