第 1 部分：人工智能算力平台的使用（15分）— 纯操作
本地操作：装 Xshell / Xftp（解压"安装文件.zip"）。
Xshell 连接
Linux 解压（Xshell 中执行）：
cd /root/workspace
tar -zxvf Qwen3_5-0_8B.tar.gz
tar -zxvf Qwen3-Embedding-0_6B.tar.gz
ls-l Qwen3.5-0_8B/ Qwen3-Embedding-0_6B/截图：①Xshell 登录成功；②Xftp 上传后 workspace；③解压命令及解压后文件。粘贴到答题卡第一部分。
第 2 部分：大模型离线部署的实现
2.1 安装第三方库
2.2 补全 Qwen_model.py（两处填空）
答案：填空① = 模型路径；填空② = tokenizer(prmopt_text, return_tensors="pt").to(device)运行后输入家乡名（如"阜南县"）即可对话。
2.3 Embedding 向量化（task2_embedding.py）
第 3 部分：大模型提示词的设计（20分）
{"反馈类型":"退货申请","涉及商品":"蓝牙耳机","问题描述":"使用三天后断连，左耳无声","期望处理":"退货"}第 4 部分：RAG 智能问答系统的搭建
预期回答：试卷第四部分是考查基于RAG技术的智能问答系统搭建，分值为25分。
第 5 部分：大模型的综合分析（20分）— 文档
秘密
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