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愛寫字的工程師

114-4 科目二考古題詳解

生成式AI應用與規劃，共 50 題。

  1. 第 1 題在 Low Code 平台的開發應用設計中，關於「模型（Model）」，下列敘述何者最符合實際情況？
  2. 第 2 題企業在導入生成式 AI 平台時，往往需要利用分散於不同部門或機構中的大量敏感文本資料。若希望在確保隱私的前提下，仍能讓模型持續優化並降低資料外洩風險，下列哪一種方法最適合？
  3. 第 3 題某企業利用 No Code/Low Code 平台開發內部營運系統。為確保系統在跨部門流程與外部服務整合下仍具良好的可測試性（Testability），下列哪一項作法最為合適？
  4. 第 4 題某社交平台嘗試結合自動提示工程（Automatic Prompt Engineer, APE）與圖提示（Graph Prompting），讓 AI 協助分析使用者之間的互動關係。在這個過程中，下列何者為最可能遇到的挑戰？
  5. 第 5 題在超長上下文任務中使用自動提示工程（Automatic Prompt Engineer, APE）時，可能面臨的最大限制是什麼？
  6. 第 6 題某設計團隊計畫在短時間內完成一款行動應用程式，必須同時達到高度個人化體驗、快速生成介面與行銷內容自動產出等需求。若結合 No Code/Low Code 平台與生成式 AI 技術，以下哪一種整合策略最能符合目標？
  7. 第 7 題某團隊希望讓 AI 自動查詢 GitHub 上的程式碼庫，並生成摘要給使用者參考。開發者決定透過 Model Context Protocol（MCP）來實現，AI 需先發出請求，再經由 MCP 架構逐步完成查詢與回傳。在此情境下，MCP 運作流程的正確順序為何？
  8. 第 8 題在 Agent-to-Agent（A2A）架構中，不同代理人之間會分工合作。一般而言，下列敘述何者最符合 Client Agent 與 Remote Agent 的互動流程？
  9. 第 9 題在導入生成式 AI 的應用規劃中，上下文工程（Context Engineering）的核心目的為何？
  10. 第 10 題某公司在導入生成式 AI 協助撰寫內部報告時，測試人員刻意在輸入的上下文中放入互相矛盾的資訊（例如：同一位員工在不同段落被描述為「入職三年」與「入職五年」）。在這種情況下，最常見的模型行為會是什麼？
  11. 第 11 題Agentic AI 在解決方案圖譜（Solution Graph）上尋找最佳解決路徑時，通常會使用什麼樣的搜尋策略？
  12. 第 12 題某企業考慮將開源大型語言模型（GPT-OSS）自行部署在本地伺服器，以取代雲端服務。下列何者最能代表本地部署對企業的實際好處？
  13. 第 13 題關於 GitHub Copilot，下列敘述何者正確？
  14. 第 14 題某電商公司導入 Agentic AI 來處理客服工作。測試發現 Agent 在回答產品 FAQ 時經常出錯，且無法幫客戶修改訂單。這種情況最可能是因為缺少下列哪兩項工具或技術？
  15. 第 15 題某客服自動回應系統希望根據不同客戶群體調整回覆風格。在兼顧即時性與效果的前提下，下列哪一種方案最適合？
  16. 第 16 題在建置多代理大型語言模型（Multi-agent LLMs）系統時，如果沒有清楚定義每個代理的任務啟動條件和角色分工，最可能出現什麼問題？
  17. 第 17 題某公司部署結合 Fine-tuning 與檢索增強生成（RAG）的語言模型系統作為內部文件助理。系統需同時確保回覆語氣一致、能即時查詢每日新增文件、維持效能穩定，並避免頻繁重新訓練。在長期維護與效能平衡下，下列哪一種策略最合適？
  18. 第 18 題某客服系統在回覆「訂單取消政策」時，即使生成溫度固定為 0.6，回覆品質仍常出現差異。調查顯示，檢索到的政策內容有時是最新版本，有時則是過時文件，此外 Prompt 約束不足，微調語料也有模糊描述。若要優先改善品質波動，應先解決下列哪一項問題？
  19. 第 19 題某醫院導入了一套智慧系統，由三個模組構成：語音辨識（ASR）→ 語言模型生成（LLM）→ 查詢醫療資料庫 API。近期發現部分查詢結果錯誤，例如醫師詢問「術後復健流程」時，系統卻誤判為要查詢「術前注意事項」，因此查詢到錯誤的文件。經檢查已排除語音辨識的錯誤，下列何者最可能是造成查詢錯誤的來源？
  20. 第 20 題某醫院正在規劃一個 AI 專案，目的是協助醫師從胸腔 X 光影像中判斷是否存在肺炎徵兆，團隊卻誤將生成式 AI 模型運用於影像診斷。下列哪一項最可能成為主要風險？
  21. 第 21 題某公司開發的智慧車載語音助理，可透過語音辨識（ASR）辨識駕駛語音，再由 LLM 生成回答並查詢車載 API。測試中發現：ASR 對汽車專業術語辨識錯誤率高；LLM 的回覆常不精確；系統回覆延遲雖存在但仍可接受。若目標是「優先提升準確性與回答品質」，下列改進步驟的最合理執行順序為何？ 1. 擴充並標註汽車領域語音資料，微調 ASR 模型 2. 微調 LLM 並加入檢索增強（RAG） 3. 優化系統架構，引入批次推論降低延遲 4. 動態調整生成溫度，平衡準確度與多樣性
  22. 第 22 題一家顧問公司使用生成式 AI 協助撰寫數據分析報告。雖然模型在測試中表現優異，但其生成的報告多半僅遵循固定段落結構，替換數值或關鍵詞即可完成，卻未能展現針對不同專案的多樣化推理與分析。下列何者為造成這種現象的最合理解釋？
  23. 第 23 題在應用零樣本提示（Zero-Shot Prompting）時，下列哪一種情境最可能因缺乏示範而失敗，出現語意錯誤或結構錯誤的輸出？
  24. 第 24 題某保險公司計畫導入生成式 AI 的內部合約查詢系統，協助業務員與法務部門快速解讀保單條款與理賠規範。高層特別強調客戶資料隱私與合規風險控管，即使需要投入較多資源，也必須確保資料不會外洩。在此情況下，下列哪一種策略最符合公司的資料安全與合規優先考量？
  25. 第 25 題某新創公司開發一套圖像描述生成系統，能根據輸入的照片自動產生說明文字。為了讓產生的描述文字能與圖片資訊精準對應，下列哪一種設計思路最關鍵？
  26. 第 26 題某電商平台希望生成的商品描述在風格與用詞上保持一致性，但不需要新增專業知識。下列哪種方法最適合？
  27. 第 27 題某企業已建置 AI 語音記錄系統，並希望整合生成式 AI 進行「會議即時摘要」功能，下列哪一種策略最能提升摘要的語意品質與使用價值？
  28. 第 28 題某公司正在開發一個智慧客服系統，負責回覆顧客關於退換貨、優惠活動與商品建議等問題。研發團隊嘗試使用不同的提示設計方式來提升模型效能。下列哪一個提示最符合「少樣本提示（Few-Shot Prompting）」的設計原則？
  29. 第 29 題某投資公司導入生成式 AI，用於即時分析股市波動並提供市場背景資訊。若希望 AI 能兼顧「即時性」與「可靠性」。下列哪一項設計最能有效提升 AI 在即時股市分析上的表現？
  30. 第 30 題某大型物流公司計畫導入 AI 系統，以改善客服與配送作業的效率。專案團隊規劃了以下四個步驟，請問正確的執行順序為何？ 1. 建立符合公司服務流程的 AI 對話邏輯與應答範本，確保顧客體驗一致 2. 明確定義導入 AI 的目標並設定關鍵績效指標（KPI） 3. 蒐集與清理過往客服紀錄與配送相關資料，作為模型訓練素材 4. 評估並選擇合適的 AI 技術供應商或開源方案，確立技術方向與架構
  31. 第 31 題某跨國電商企業導入生成式 AI，協助處理顧客服務請求，並根據顧客歷史訂單提供個人化建議。資安與法遵部門擔心 AI 在回覆時可能洩漏顧客個資，若要在導入初期優先避免觸法風險，下列哪一項措施最符合要求？
  32. 第 32 題某國際銀行導入生成式 AI，用於彙整不同國家金融監管機構的合規規範，建立跨國合規知識庫。由於各國條文表述方式不同，且監管要求具有高度專業性與隱含邏輯，若要確保知識庫在後續查詢與生成報告時能維持正確性與一致性，下列哪一項 AI 能力最為關鍵？
  33. 第 33 題在企業導入 MLOps（Machine Learning Operations）的過程中，除了模型部署與維運挑戰外，仍可能面臨其他推動上的困難。下列何者為 No Code 平台最能有效解決的挑戰？
  34. 第 34 題某醫療機構計畫導入生成式 AI 協助撰寫病歷摘要。在技術測試階段，為確保系統能安全應用於臨床，最應優先關注下列哪一項指標？
  35. 第 35 題在即時客服系統的效能測試中，若針對延遲測試（Latency Testing）進行評估，下列哪一項指標最能反映系統是否符合用戶即時互動需求？
  36. 第 36 題某航空公司導入生成式 AI 聲控客服，提供航班與票務查詢。有人員透過惡意提示，試圖讓系統洩漏內部安檢流程。在此情境中，下列何者為降低提示攻擊（Prompt Injection）風險的最佳策略？
  37. 第 37 題在機器學習模型的實務應用中，常會出現數據漂移（Data Drift）的情況。此現象主要是指下列哪一種情況？
  38. 第 38 題某銀行導入生成式 AI 放貸審核系統，用於分析申貸人條件並生成初步審核意見。測試過程中發現，模型對不同族群的核准率存在顯著差異，可能引發演算法偏見問題。為降低此風險，下列哪一項措施最合適？
  39. 第 39 題在提示工程（Prompt Engineering）的應用中，Chain-of-Thought（CoT）與 Tree of Thoughts（ToT）各適用於不同的推理情境，請問以下兩個情境，分別最適合採用哪一種方法？ 情境一：電商公司開發客服助理，用來協助客戶查詢退款流程與相關規範 情境二：活動策劃團隊使用 AI 協助規劃多場跨部門行銷活動，需要同時考量預算、場地、時程與人力資源，並比較不同方案的可行性。
  40. 第 40 題在生成式 AI 的提示工程中，Graph Prompting 在處理複雜關係資料時，為何通常比 Chain-of-Thought（CoT）更有效？
  41. 第 41 題在少樣本提示（Few-shot Prompting）僅能提供 1–2 個範例的情況下，若遇到領域偏移（Domain Shift），下列何者為模型最可能面臨的核心挑戰？
  42. 第 42 題某金融機構導入檢索增強生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）模型，用於客服文件查詢與自動回覆。由於大型模型運算成本過高，若考慮引入知識蒸餾（Knowledge Distillation, KD）技術，下列何者為帶來的主要效益？
  43. 第 43 題在評估大型語言模型，例如 7B、13B、175B 參數規模時，模型規模對基準測試（Benchmark）結果的影響，下列哪一種說法最為恰當？
  44. 第 44 題在 AI 應用設計中，Model Context Protocol（MCP）與檢索增強生成（RAG）都能擴展模型的能力，但兩者的核心差異主要為下列何者？
  45. 第 45 題下列哪一個資料集專門設計用於測試大型語言模型在多領域、多任務語言理解中，涵蓋人文、科學與社會科學等領域，而非專門用於數學推理或中文專業知識？
  46. 第 46 題某智慧工廠導入生成式 AI，協助產線工程師即時產生維修指引與操作建議。下列哪一項並非團隊在系統設計中加入 Guardrails（防護機制）的主要目的？
  47. 第 47 題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，下列何者為團隊決定對文件進行文本切分（Chunking）的主要目的？
  48. 第 48 題某開發團隊在建置企業內部知識檢索系統時，選擇採用多向量檢索器（Multi-vector Retriever），下列何者為協助提升系統查詢的完整性與精準度的主要方式？
  49. 第 49 題在 Agentic AI 的架構中，解決方案圖譜（Solution Graph）常被用來輔助代理的任務執行，其主要作用為何？
  50. 第 50 題小明想開發一個部落格寫作工具，讓用戶輸入文章開頭後，系統自動幫忙寫出後續內容，例如輸入「今天去了台北木柵動物園...」，系統就能續寫。若要實現這樣的功能，最適合選擇下列哪一類任務？