iPAS 考題解析
某連鎖零售企業使用生成式 AI 協助規劃門市補貨策略。決策時需同時考慮多項彼此相關的因素，例如：庫存水位、促銷活動、區域銷售差異與物流限制。專案團隊發現，AI 雖能逐步說明推論過程，但對於多條件之間的相互影響掌握不足，導致建議結果偶有偏差。若希望透過提示工程（Prompt Engineering）改善此問題，下列哪一種策略最為適合？
初級 生成式AI應用與規劃
難度：中等 ★★☆ 115 年考題
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
- 生成式 AI 應用領域與工具使用
- 能力指標
- 如何善用生成式 AI 工具（L12202）
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「生成式 AI 應用領域與工具使用」範疇， 對應的能力指標為「如何善用生成式 AI 工具」，涵蓋提示工程（提示詞框架、設計與優化）、RAG、AI 工具整合等核心知識點。 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
某連鎖零售企業使用生成式 AI 協助規劃門市補貨策略。決策時需同時考慮多項彼此相關的因素，例如：庫存水位、促銷活動、區域銷售差異與物流限制。專案團隊發現，AI 雖能逐步說明推論過程，但對於多條件之間的相互影響掌握不足，導致建議結果偶有偏差。若希望透過提示工程（Prompt Engineering）改善此問題，下列哪一種策略最為適合？
- A. Chain of Thought，要求模型逐步展開推論
- B. Tree of Thoughts，增加多種推論路徑探索
- C. Graph Prompting，以結構化方式呈現條件與關聯 ✓ 正確答案
- D. Zero-shot Prompting，避免範例影響模型判斷
詳細解析
正確答案：C. Graph Prompting，以結構化方式呈現條件與關聯
問題的核心是多條件之間的相互影響掌握不足。Graph Prompting 以結構化方式呈現條件與條件之間的關聯，最適合處理多因素間複雜交互關係的推論。
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. Chain of Thought，要求模型逐步展開推論 （不正確）
Chain of Thought 適合逐步推論，但題目說 AI 已能逐步說明，問題在於條件間關聯掌握不足。
B. Tree of Thoughts，增加多種推論路徑探索 （不正確）
Tree of Thoughts 增加推論路徑探索，但不一定能改善對條件間關聯的掌握。
C. Graph Prompting，以結構化方式呈現條件與關聯 （正確）
正確：Graph Prompting 以結構化方式呈現條件與關聯，最適合處理多因素交互影響的問題。
D. Zero-shot Prompting，避免範例影響模型判斷 （不正確）
Zero-shot 缺乏引導，無法改善對複雜條件關聯的掌握。
本題涉及的 AI 術語
深入理解以下術語，有助於掌握本題背後的核心概念，也能幫助你在遇到相似題目時更快判斷正確答案。
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。
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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。
開始準備 iPAS 考試
本題來自 115 年 AI 應用規劃師初級考試。 想通過 iPAS 認證？從完整題庫練習開始，搭配術語詞典與備考攻略，系統化提升你的 AI 知識。