RAG（检索增强生成）实战，8个题，文心一言略败于云雀

云雀对比文心大模型，2边的答案文心多错一个。



以下是测试题全文内容：
1. 在检索增强生成中，用户的提问内容和检索到的“包含答案的内容”是如何组装的？
A. 通过向量的组装
B. 通过文本的组装==
C. 通过数学模型的计算
D. 通过随机组合


2. 在检索增强生成中，为什么使用向量检索而不是关键字检索？
A. 向量检索更快
B. 向量检索更准确
C. 关键字检索无法理解语义==
D. 向量检索可以处理更多数据


3. 检索增强生成（RAG）的核心目的是什么？
A. 提高模型的训练速度
B. 解决大语言模型的信息过时问题
C. 增强大模型在专业领域、专有信息、实时事件上的回答表现==
D. 减少大模型的参数数量


4. 以下哪个陈述关于思维链和提示方法是正确的？
A. Zero-shot-CoT方法总是比One-shot-CoT和Few-shot-CoT方法更有效
B. 思维链只适用于数学推理任务
C. Few-shot-CoT方法可以帮助模型从有限的示例中学习到有用的知识和规则==
D. 思维链和提示方法对模型的推理能力没有任何影响


5. 向量检索在大语言模型中的应用主要是为了解决什么问题？
A. 提高模型的训练速度
B. 降低模型的推理成本
C. 支持语义级别的文本检索==
D. 减少模型对训练数据的需求


6. 在大语言模型中，“幻觉”指的是什么？
A. 模型生成的完全准确的信息
B. 模型生成的看似合理但实际上不准确的信息==
C. 模型无法生成任何信息
D. 增加模型的词汇量


7. 关于检索增强生成（RAG）的工作流程，以下说法错误的是？
A. 文档的文本需要转换为向量并存储到向量数据库中
B. 用户的提问内容转换成向量后在向量数据库中检索相似的文本内容
C. 检索到的相似文本内容直接作为模型的回答返回给用户==
D. 用户的提问内容和检索到的相似文本内容需要组装成新的提示词输入给大模型


8. 在大语言模型的思维链中，以下哪个步骤负责将模型的内部知识转化为人类可理解的文本？
A. 编码阶段
B. 解码阶段==
C. 注意力机制
D. 嵌入层


将以上8个试题，给出8个正确答案给我。只要答案选项。