15. 某品牌行銷人員使用生成式 AI 撰寫新品廣告文案。在相同提示詞(Prompt)及相同模型下，多次生成的文案內容幾乎完全相同，缺乏創意與多樣性。為了讓每次產生的文案具有更多變化，人員在不修改提示詞內容及模型版本的情況下，調整了一項生成設定。調整後，相同提示詞每次都能產生不同風格的文案。請問人員最可能調整了下列何者？
(A)最大 Token 數(Max Tokens)；
(B)文案生成速度(Speed)；
(C)溫度參數(Temperature)；
(D)上下文視窗(Context Window)

16. 某金融機構欲建立內部法規問答系統，供員工查詢最新的洗錢防制與客戶盡職調查規範。試行階段發現，大型語言模型有時會生成看似合理、但實際上並不存在的法規條文編號與內容，員工若未經查證直接引用，恐衍生合規風險。技術團隊評估後，應優先導入下列何種技術架構，以有效緩解此一問題？ (A)使用主成分分析(PCA)降低員工輸入問題的特徵維度，以減少查詢語句中的雜訊干擾； (B)導入檢索增強生成(RAG)技術，讓模型於生成回覆前，先從企業內部真實的法規文件中檢索相關內容，再依據檢索結果作答；(C)提高模型生成時的溫度參數(Temperature)至最大值，讓模型輸出更具創意與多樣性，藉此提升回覆內容的豐富度； (D)利用卷積神經網路(CNN)過濾員工輸入問題中的錯別字，確保輸入文字正確無誤

17. 許多生成式 AI 應用平台提供工具(Tools)或工具呼叫(Tool Calling)功能。這些功能主要是為了彌補大型語言模型(LLM)的哪一項先天限制？ (A)LLM 本質為機率預測模型，無法直接取得即時資訊、執行高精度數值運算，或呼叫外部工具與系統完成特定任務； (B)LLM 的上下文視窗(Context Window)容量有限，必須透過外部工具來動態增加模型單次可處理的最大 Token 上限； (C)LLM 本身無法輸出結構化資料格式(如 JSON)，必須仰賴外部工具進行二次轉譯與程式碼排版； (D)工具可直接更新模型權重，使模型永久具備新的知識與能力，而無須重新訓練模型

18. 某企業讓 AI 代理(AI Agent)處理複雜法律合約分析，為了提升分析品質與邏輯準確度，工程師決定提高模型可使用的思考預算(Thinking Budget)。此項調整通常會帶來下列何種權衡(Trade-off)？ (A)增加模型產生幻覺(Hallucination)的機率； (B)縮減模型單次可讀取的上下文視窗(Context Window)； (C)降低回覆的創意與多樣性； (D)可能增加回應延遲(Latency)與推理運算成本

19. 某保險公司導入兩種大型語言模型：第一種回應速度快、成本較低；第二種推理能力較強，但運算成本較高。為了兼顧回覆品質與整體營運成本，技術團隊希望系統自動判斷每次使用者請求應由哪一個模型處理。下列哪一種架構設計最能達成此需求？ (A)負載平衡(Load Balancing)，依據各模型伺服器目前的運算負載與網路流量分配請求； (B)規則式分流(Rule-based Routing)，依預先設定的固定條件(例如關鍵字或問題類別)將請求分派至指定模型； (C)提示詞工程(Prompt Engineering)，透過系統提示詞要求使用者先選擇問題類型，再依選擇結果決定使用的模型； (D)模型路由(Model Routing)，先讓模型判斷問題特性，再將請求分派至適合的模型處理

20. 下列何者最能展現 AI 代理(AI Agent)相較於一般 AI 工具所具備的自主代理能力(Autonomous Agency)特性？ (A)某企業的 AI Agent 依預先設定的問答規則回覆客戶問題，當客戶輸入特定關鍵字時，自動提供對應的固定答案； (B)某企業的 AI Agent 根據使用者提供的產品資訊，自動產生多個行銷文案版本，供行銷人員選擇與修改； (C)某物流公司的 AI Agent 偵測到包裹因天候延誤後，會自主查詢最新配送狀態，判斷是否需要重新安排配送時間、通知客戶，必要時建立客服工單，無須人工逐步下達指令； (D)某企業的 AI Agent 將使用者輸入的英文文件翻譯為中文，並將翻譯結果顯示於畫面供使用者檢視與下載

21. 某企業希望 AI 產生 ESG 永續報告，但不同部門提供的資料格式差異很大。為提升 AI 產出的一致性，團隊提供過去三份經審核通過的 ESG 報告，要求 AI 依循其章節安排、用詞風格及呈現方式完成新報告。此作法主要運用了何種提示策略？ (A)Zero-Shot Prompting； (B)Role Prompting； (C)Few-Shot Prompting； (D)Self-Consistency Prompting

22. 某企業導入模型內容協定(Model Context Protocol, MCP)架構，建立一個 AI 客服助理。系統中：AI 客戶端負責與使用者互動並決定何時需要外部資訊；MCP Server 提供查詢訂單狀態、取得產品資訊等能力；後端資料庫保存交易資料。下列敘述何者正確？ (A)MCP Server 等同於大型語言模型本身，負責生成自然語言回應； (B)MCP Server 負責提供標準化工具與資料存取能力，模型可透過協定呼叫； (C)後端資料庫必須直接連接使用者介面，才能符合 MCP 架構； (D)MCP 的主要目的在於取代資料庫管理系統

23. 生成式 AI 在處理文字前，會先進行斷詞(Tokenization)，將文字拆解成多個 Token。當模型遇到訓練資料中從未看過的罕見專有名詞時，現代 AI 技術最普遍的處理方式為何？ (A)將該名詞拆解為較小的已知片段，再依據這些片段進行後續語言處理與生成； (B)系統因為看不懂這個新單字，會直接在對話中忽略並刪除它； (C)系統會立即判定格式錯誤，並強制中斷整段對話的運行； (D)手動建立該名詞的新 Token，並更新模型詞彙表後再繼續生成內容

24. 某企業「人資 AI 助理」採檢索增強生成(RAG)技術，系統會先檢索前 10 筆相關規章，再由其中排序最前面的 3 筆文件提供大型語言模型(LLM)作為回答依據。員工查詢「留職停薪規定」時，AI 遺漏了所屬部門最新補充規定。技術團隊確認該規定已成功檢索，但排序第 8 名，因此未被優先提供給大型語言模型作為回答依據。在不重新訓練模型、不重新建立向量資料庫的前提下，應優先導入下列何種元件改善此問題？ (A)查詢擴展器(Query Expansion)，自動加入同義詞或相關關鍵字擴展查詢內容，以提高相關文件被檢索到的機率； (B)文本切分器(Text Splitter)，將長篇規章拆分成較小段落，以利建立文件索引； (C)重排序器(Reranker)，重新評估初步檢索結果的相關性，將最相關的文件優先提供大型語言模型(LLM)參考； (D)語意快取器(Semantic Cache)，儲存常見查詢與 AI 回覆，遇到語意相近的問題時直接回傳先前結果，以降低運算成本與回應時間

25. 某物流公司近期評估導入 AI 代理(AI Agent)處理訂單異常事件。下列何者最能呈現 AI Agent 與傳統自動化系統的關鍵差異？ (A)AI Agent 能依據任務目標自主規劃執行步驟，並依執行結果動態決定呼叫哪些工具及調整後續執行流程；傳統自動化系統則僅能依預先設定的固定規則與流程執行，無法自行規劃或調整執行流程； (B)AI Agent 與傳統自動化系統皆須依賴人工預先設定好所有的詳細執行規則，兩者差異僅在於 AI Agent 必須使用程式語言撰寫規則，而傳統自動化系統使用圖形化介面(GUI)設定； (C)AI Agent 的關鍵優勢在於運算與回應速度較傳統自動化系統快上數倍，因此適合用於全面取代所有需要即時(Real-time)回應的反射式自動化流程； (D)AI Agent 因具備強大的推理能力，核心價值在於能完全取代人工進行所有商務決策，故企業導入後即可全面移除既有的人工審核與監督機制

115年 - 115-3 AI 應用規劃師-初級能力鑑定公告試題_第二科：生成式 AI 應用與規劃#144821

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115年 - 115 iPAS AI應用規劃師初級能力鑑定︰鑑別式 AI 與生成式 AI 的基本原理#143290

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115年 - 115-1 AI 應用規劃師-初級能力鑑定公告試題_第二科：生成式 AI 應用與規劃#139147

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114年 - 114-4 AI 應用規劃師-初級能力鑑定公告試題_第二科：生成式 AI 應用與規劃#139148