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弊社のC1000-185問題集のメリット

Fast2testの人気IBM認定試験問題集は的中率が高くて、１００％試験に合格できるように作成されたものです。Fast2testの問題集は弊社IBM専門家が長年の経験を活かして最新のシラバスに従って研究し出した学習教材です。

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IBM watsonx Generative AI Engineer - Associate 認定 C1000-185 試験問題:

1. You are designing a document search application using IBM Watson's RAG architecture. You need to generate vector embeddings for your document corpus, which consists of unstructured text data. The vector embeddings will be used for similarity search in conjunction with a retriever model.
Which of the following steps is a prerequisite to generating effective vector embeddings from the unstructured text using an embedding API?

A) Compressing the text data to reduce its dimensionality before passing it to the embedding API
B) Preprocessing the text by tokenizing it into individual words and removing stop words
C) Ensuring that the text data is fully normalized, including removing punctuation and converting all text to lowercase
D) Choosing a transformer-based model pre-trained on a domain-specific corpus to generate the vector embeddings

2. You are tasked with building a generative AI model to help create automated marketing copy for a business. A key concern is the potential generation of biased or legally sensitive content, which could negatively impact the company's reputation.
Which of the following strategies would be the most effective in mitigating these model risks?

A) Use reinforcement learning to fine-tune the model based on user feedback to eliminate bias in the long term.
B) Include fairness metrics in the model evaluation stage to monitor for biased outputs.
C) Use a comprehensive training dataset that includes diverse business domains to reduce biases.
D) Implement a post-processing filter to remove any potentially offensive or legally sensitive content.

3. You are tasked with integrating a generative AI model on watsonx.ai into a custom business workflow. The workflow requires complex prompt chains and interaction with external APIs.
Which of the following best describes how you should approach the integration using watsonx.ai and LangChain?

A) Write custom scripts to manage all prompt sequences manually, leveraging watsonx.ai's SDK to call the generative AI model at every step.
B) Use only watsonx.ai's built-in APIs and SDKs for integration, as LangChain is not required for chaining multiple prompts.
C) Implement LangChain to handle complex multi-step workflows, using watsonx.ai's APIs to generate responses at specific stages in the chain.
D) Directly integrate the external APIs with watsonx.ai without any intermediate framework, since LangChain would add unnecessary overhead.

4. You are generating product descriptions for an online marketplace using a generative AI model. The output is coherent but tends to repeat the same phrases and words excessively. You decide to apply a repetition penalty to reduce this repetition while keeping the temperature set to a value that maintains creativity in the text generation.
Which of the following adjustments would best achieve this goal?

A) Set repetition penalty to 2.0 and increase temperature from 0.7 to 1.2
B) Set repetition penalty to 1.0 and decrease temperature from 0.8 to 0.3
C) Set repetition penalty to 0.0
D) Set repetition penalty to 1.5 and maintain temperature at 0.8

5. Your team is tasked with enhancing a document search engine using IBM watsonx Discovery. The search engine will be used to help employees quickly find relevant internal documentation, such as policy guides, project specifications, and technical manuals. You have decided to use Retrieval-Augmented Generation (RAG) to enhance this search engine's performance. The current focus is on selecting the best retriever for the task and setting up a vector database to store document embeddings.
Which of the following retriever types is most suitable for this RAG-based search engine setup, considering the diverse and unstructured nature of the documents, and why?

A) Rule-based retriever using manually crafted rules to find documents based on predefined logic.
B) Hybrid retriever that combines sparse retrieval methods with dense embeddings stored in a flat-file system.
C) Sparse retriever with BM25 ranking in combination with a traditional relational database.
D) Sparse retriever with BM25 ranking in combination with a traditional relational database.

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