第 16 题
Question#16Topic1
具有LLM的生成性AL工程师与及时/响应行为进行了培训,该行为已在客户呼叫中培训,以询问产品可用性。 LLM旨在如果产品可用或仅术语“库存”(如果不是库存)来输出“库存”。
哪个提示可以允许工程师正确响应分类标签?
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面向生成式 AI 工程师,考核 Databricks 上的 LLM 方案、向量检索、RAG、模型服务及治理。
官方考试语言与下方练习题文件的语言分别列出;实际考试版本及可选语种以官方预约页面为准。
官方来源:官方资料
信息核对日期:2026-10-20
题库共 109 题
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Question#16Topic1
具有LLM的生成性AL工程师与及时/响应行为进行了培训,该行为已在客户呼叫中培训,以询问产品可用性。 LLM旨在如果产品可用或仅术语“库存”(如果不是库存)来输出“库存”。
哪个提示可以允许工程师正确响应分类标签?
Question#17Topic1
生成工程师的任务是开发一个破布应用程序,该应用程序将帮助他们公司的一小部分专家回答特定问题,并通过内部知识库增强。他们希望在答案中具有最佳质量,并且鉴于用户组很小并且愿意等待最佳答案,延迟和吞吐量都不是一个巨大的问题。主题本质上是敏感的,数据是高度机密的,因此,由于监管要求,没有任何信息可以传输到第三方。
在这种情况下,哪种模型满足了所有生成性工程师的需求?
Question#18Topic1
生成的AL工程师希望LLM从电子邮件中生成格式的JSON。这将需要解析和提取以下信息:订单ID,日期和发送者电子邮件。这是一封示例电子邮件:
他们需要编写一个提示,该提示将以最高的输出精度提取JSON格式的相关信息。
哪个提示将执行此操作?
Question#19Topic1
已要求一位生成的AI工程师构建基于LLM的问题撤职应用程序。该申请应考虑经常发布的新文档。工程师希望以最低的成本和最低的开发工作来构建此应用程序,并以最低的成本运行。
链接组件和配置的哪种组合满足这些要求?
Question#20Topic1
生成的AI工程师正在为其最喜欢的怪物卡车团队创建基于代理的LLM系统。该系统可以回答有关Monster Truck团队的基于文本的问题,查找活动通过API呼叫的日期或该团队最新积分榜上的查询表。
生成的AI工程师如何最佳设计这些功能?