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科目二・2.3 生成式 AI 導入評估規劃

生成式 AI 導入規劃

這個主題跨梯次共出現 26 題，依梯次列在下面。

  1. 114-4 科目二第 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？
  2. 114-4 科目二第 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？
  3. 114-4 科目二第 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？
  4. 114-4 科目二第 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？
  5. 114-4 科目二第 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？
  6. 114-4 科目二第 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
  7. 114-4 科目二第 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？
  8. 114-4 科目二第 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
  9. 114-4 科目二第 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？
  10. 114-4 科目二第 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？
  11. 115-1 科目二第 2 題在進行大型語言模型（LLM）企業專屬知識的 Fine-tuning 時，若內部 GPU 運算資源與記憶體嚴重受限，下列哪一種參數高效微調（PEFT, Parameter Efficient Fine-Tuning）技術最能在維持模型效能的前提下，顯著降低需更新的參數數量？
  12. 115-1 科目二第 8 題某製造企業規劃於設備端建置邊緣運算（Edge Computing）架構，並以 No-Code/Low-Code 平台開發即時監控應用。測試顯示，系統在雲端環境執行順暢，但部署至邊緣裝置後出現回應延遲與效能下降。依此情境判斷，下列何者最合理解釋該現象？
  13. 115-1 科目二第 12 題下列何者最能正確說明 Model Context Protocol（MCP）與檢索增強生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）在功能定位上的主要差異？
  14. 115-1 科目二第 17 題某企業提供大型語言模型（LLM）API 服務，需支援高併發請求與流量波動，同時要求服務不中斷並具備故障容忍能力。若以高可用性與可擴展性為主要設計原則，下列哪一種部署方式較為適當？
  15. 115-1 科目二第 27 題某紡織公司希望建立自動化品質檢測流程，既有的 AI 系統檢測到布料瑕疵時，需自動拍照存檔、發送通知給品管人員。該公司具有一定開發人力，希望快速建置此工作流程，並保有彈性調整空間，下列哪一種解決方案最適合？
  16. 115-1 科目二第 31 題某有機農場累積了十年的病蟲害防治紀錄文件，包含不同作物的病害症狀描述、防治方法和效果評估。農場主人希望建立一個 AI 助手，能根據農民描述的作物症狀，快速提供相關的防治建議和歷史案例。下列哪一種技術最適合解決這個需求？
  17. 115-1 科目二第 37 題某電商平台導入生成式 AI 客服助理，用於自動回覆顧客詢問。營運需求包含：需即時反映每日更新的促銷活動與商品資訊，同時維持品牌一致的回覆語氣，且企業希望避免因模型重新訓練所造成的成本增加與系統不穩定。在此情境下，下列哪一種技術策略最合理？
  18. 115-1 科目二第 40 題某企業導入大型語言模型（LLM）進行客服自動化，並已透過 Fine-Tuning 學習企業標準問答範例，但在實務運作中仍出現回應策略未符合服務優先順序及語氣與品牌風格不一致的情況，因此技術團隊建議再導入 Reinforcement Fine-tuning（RFT）機制進行優化，其主要目的為何？
  19. 115-1 科目二第 43 題某金融服務公司規劃導入生成式 AI，在評估模型部署方式時，基於內部控制與治理要求，企業考慮將大型語言模型建置於公司可管理環境，而非直接採用外部雲端服務。下列何者最能合理說明此部署決策的潛在優勢？
  20. 115-1 科目二第 44 題某智慧製造廠導入語音互動 AI 助理，作業人員可透過語音查詢設備狀態與操作指引。系統流程包含語音轉文字、語言模型生成回覆，以及即時查詢內部系統資料。測試結果顯示：語音轉文字在專業設備術語上錯誤率偏高；語言模型回覆偶有內容不夠精準；系統整體回應速度略慢但仍在可接受範圍。若專案目標為優先確保正確執行指令，下列改進措施的執行順序何者最合理？
  21. 115-1 科目二第 46 題某金融監理機構規劃導入生成式 AI 以協助內部人員分析申報文件與監理報告，系統需處理大量涉及企業敏感資料與未公開資訊。主管機關明確要求「資料安全與法規遵循必須優先於導入速度與成本考量」。在此條件下，下列哪一種策略最為適當？
  22. 115-2 科目二第 1 題一家會計師事務所希望透過 Low-Code 工具，自動處理客戶提交的各類費用報銷單據，格式涵蓋手寫、PDF 掃描、電子發票等多種形式，且各企業的科目分類規則均不相同。負責評估的專案經理正在比較兩種方案：方案甲為「直接呼叫基礎語言模型 API 進行單據內容解析與分類」，方案乙為「使用內建 RAG 元件，比對過去已正確分類的報銷單據」。下列分析何者最為正確？
  23. 115-2 科目二第 15 題某新創公司希望針對特定醫療診斷任務微調語言模型，但受限於資料取得困難，目前僅收集到少量已標註的診斷病例。在標註資料極為有限的條件下，強化微調（Reinforcement Fine-Tuning, RFT）相較於監督式微調（Supervised Fine-Tuning, SFT）最主要的優勢為何？
  24. 115-2 科目二第 34 題某新創公司正在開發一套 AI 客服系統，由於產品剛上線，目前僅能蒐集到少量的標準問答範例。技術團隊希望在資料有限的情況下，仍能有效提升模型回應品質，並評估不同方法對開發成本與彈性的影響。請問下列對少樣本提示（Few-shot Prompting）與少樣本微調（Few-shot Fine-tuning）兩種方法的比較，何者最為正確？
  25. 115-2 科目二第 44 題某市政府導入生成式 AI 系統進行公文摘要作業，每日需處理約 500 份文件。依資安規範，其中部分文件屬「機密等級」（不得離開受控環境），其餘為「一般等級」。在確保機密資料安全之前提下，且不改變既有 AI 模型能力，何種資料處理策略最為適當？
  26. 115-2 科目二第 48 題某企業欲導入 AI 知識助理系統，需具備以下需求：員工可查詢內部規範與流程文件、回答需具可追溯來源、資料會頻繁更新及系統需降低模型重新訓練成本。下列哪一種架構最適合？