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2025年AI智能问答考核

考试时间：______分钟总分：______分姓名：______

一、选择题（请将正确选项的代表字母填入括号内）

1.以下哪项不属于传统信息检索（IR）系统的主要任务？

A.文档索引与构建倒排索引

B.信息检索与排序

C.自然语言理解与生成

D.查询处理与结果呈现

2.基于检索的问答系统（Retrieval-basedQA）的核心思想是？

A.直接使用预训练语言模型生成答案

B.检索包含问题的答案片段，并组合呈现

C.学习一个将问题直接映射到答案的模型

D.利用知识图谱推理得出答案

3.BERT模型主要利用了哪种技术来捕捉文本的上下文语义表示？

A.卷积神经网络（CNN）

B.递归神经网络（RNN）

C.自注意力机制（Self-Attention）

D.生成对抗网络（GAN）

4.以下哪项是衡量检索式问答系统检索结果相关性的常用指标？

A.BLEU

B.ROUGE

C.NDCG

D.Accuracy

5.检索增强生成（Retrieval-AugmentedGeneration,RAG）的主要优势在于？

A.完全摆脱了对外部知识库的依赖

B.显著降低了模型的计算复杂度

C.能够利用外部知识来增强生成式模型的回答质量和事实性

D.提高了模型训练的速度

6.问答系统中出现的“幻觉”（Hallucination）现象主要指的是？

A.模型无法理解复杂的问题

B.模型生成了流畅但与事实不符或与问题无关的答案

C.模型训练数据不足

D.模型响应速度慢

7.以下哪项技术通常用于减少预训练语言模型在特定问答任务上的数据需求？

A.知识蒸馏

B.预训练微调（Fine-tuning）

C.对抗训练

D.迁移学习

8.在多轮对话式问答系统中，维持对话上下文信息对于保证回答质量至关重要。以下哪种方法常用于表示和传递对话历史？

A.固定长度的特征向量

B.增量式输入

C.递归神经网络（RNN）

D.以上都是

二、填空题（请将答案填入横线处）

1.智能问答系统旨在模拟人类___的能力，自动回答用户提出的___问题。

2.常用的基于生成的方法包括___问答和___问答。

3.Transformer模型的核心组件___负责捕捉输入序列中不同位置之间的依赖关系。

4.衡量答案是否与问题相关的指标常用___和___。

5.知识图谱在智能问答中可用于提供___和___支持。

6.评估问答系统性能时，除了准确率，还需要关注答案的___、___和效率等指标。

7.为了缓解模型偏见问题，数据收集和模型训练阶段需要关注___和___。

8.大型语言模型（LLMs）在智能问答领域展现出强大的___能力，但也面临___和___等挑战。

三、简答题

1.请简述基于检索的问答系统（Retrieval-basedQA）的基本工作流程。

2.请比较基于生成（Generation-based）和基于检索（Retrieval-based）的问答方法的主要优缺点。

3.什么是检索增强生成（RAG）？它如何解决纯生成式问答系统的一些问题？

4.什么是问答系统中的“幻觉”现象？产生的原因可能有哪些？

四、论述题

1.试分析当前AI智能问答技术在实际应用中面临的主要挑战（至少列举三个，并分别说明），并提出相应的应对策略。

2.结合具体应用场景（如医疗、法律、教育等），论述大型语言模型（LLMs）在智能问答中的作用与潜力，并探讨其可能带来的风险和伦理问题。

试卷答案

一、选择题

1.C

2.B

3.C

4.C

5.C

6.B

7.B

8.D

二、填空题

1.提问，封闭式

2.检索式，生成式

3.自注意力机制（或Self-Attention）

4.准确性（或Relevance），流畅性（或Coherence）

5.知识获取，推理

6.准确性（或Relevance），流畅性（或Coherence），效率

7.公平性，偏见

8.生成（或Reasoning，或Understanding），事实性（或幻觉），可解释性

三、简答题

1.解析思路：考察对检索式问答基本流程的理解。应包含：接收用户问题-对问题进行表示（如分词、向量化）-在知识库或文档库中进行检索-对检索结果进行排序-选择最相关的片