弊社のAI-103日本語問題集のメリット

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Microsoft Developing AI Apps and Agents on Azure (AI-103日本語版) 認定 AI-103日本語 試験問題:

1. エージェントを含む Microsoft Foundry プロジェクトがあります。
エージェントは、表と埋め込まれたQRコードを含む、スキャンされたPDF形式の仕入先請求書を取り込みます。
エージェントは、抽出された出力においてPDFのレイアウトを保持し、後続の処理でセクションや表を参照できるようにする必要があります。
Foundry Tools で Azure Content Understanding を呼び出す予定です。
言語モデルの展開を必要とせずに、コンテンツとレイアウト要素を抽出し、QRコードを検出する必要があります。
どの内蔵アナライザーを使用すべきですか？

A) 事前構築済みレイアウト
B) 事前構築済みドキュメント検索
C) プリビルド読み取り
D) 事前構築済みドキュメントフィールドスキーマ

2. 顧客サポートWebアプリで使用されるプロンプトエージェントを含むMicrosoft Foundryプロジェクトがあります。
エージェントは、Foundryポータル内で実行されていないPythonサービスから呼び出されます。
エージェント実行全体にわたる遅延の異常や例外を捕捉するために、エンドツーエンドのトレースを実装する必要があります。
どの2つの部品を使用すればよいでしょうか？それぞれの正解は完全な解決策を示しています。
注：正解ごとに1ポイントが加算されます。

A) Log Analyticsワークスペース
B) アプリケーションインサイト
C) マイクロソフトセンチネル
D) OpenTelemetry
E) Azure Monitor エージェント

3. 注：このセクションには、同じシナリオと問題に関する複数の質問セットが含まれています。各質問には、問題に対する固有の解決策が提示されています。提示された解決策が、提示された目標を満たしているかどうかを判断する必要があります。セット内の複数の解決策が問題を解決できる場合もあります。また、セット内のどの解決策も問題を解決できない場合もあります。
このセクションの質問に回答すると、前のセクションに戻ることはできません。そのため、これらの質問は復習画面には表示されません。
エージェントを含む Microsoft Foundry プロジェクトがあります。このエージェントは、取得したポリシー文書から概要を生成します。
ユーザーからは、取得したコンテンツに規定の規制条項が含まれている場合でも、一部の回答では必要な規制条項が省略されているとの報告がある。
回答の完全性を改善する必要があります。
解決策：温度パラメータの値を増やします。
これは目標を達成していると言えるでしょうか？

A) はい
B) いいえ

4. Microsoft Foundry プロジェクトがあり、Azure AI Search を使用してエージェントを内部ドキュメントに紐付けています。
最近のコンテンツ更新後、ユーザーからエージェントの回答の精度が低下したとの報告が寄せられている。
取得したコンテンツが、モデルが生成する応答に悪影響を与えているかどうかを特定する必要があります。
どの観測可能性シグナルを検証すべきでしょうか？

A) グラウンディング評価指標
B) 予測ドリフト指標
C) レイテンシー内訳トレース
D) インデクサの状態と障害履歴

5. あなたは、Project1 という名前の Microsoft Foundry プロジェクトにデプロイされたモデルを使用して応答を生成する App1 という名前の Web アプリケーションを構築しています。
App1は、モデルにプロンプ​​トを送信する前に、Azure AI Searchを使用してドキュメントを取得する必要があります。
Project1とApp1を統合する必要があります。ソリューションは以下の要件を満たす必要があります。
* 複数のクライアントアプリケーションは、同じ検索設定を使用する必要があります。
* セキュリティポリシーは、鍵ベースの認証を防止するものでなければならない。
管理業務は最小限に抑えなければならない。
あなたはどうすべきでしょうか？

A) アプリケーションごとにマネージド ID を有効にし、Azure AI Search を直接呼び出します。
B) Microsoft Entra認証を使用して、各アプリケーションからAzure AI Searchを直接呼び出します。
C) Project1 で Azure AI Search 接続を構成し、各アプリケーションでその接続を参照します。
D) Foundry でカスタム HTTP 接続を作成し、アプリケーションごとに Azure AI Search エンドポイントを手動で構成します。

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