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

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Responsible after-sale services

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High pass rate

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In the society, the fact of first-rate importance is the predominant role that certification plays in people's personal profession career (AI-103日本語 quiz torrent: Developing AI Apps and Agents on Azure (AI-103日本語版)). Maybe that's why more and more people start to prepare for the exam in recent years. If you happen to be one of the workers who are worrying about the Microsoft Developing AI Apps and Agents on Azure (AI-103日本語版) exam, you may need to listen to my advice carefully. Since the mass movement for technical innovation is vigorously forging ahead in the society, you really need not to limit yourself to paper-based materials of AI-103日本語 exam guide when you are preparing for the exam, now the best choice for you is the electronic version, and our AI-103日本語 test braindumps will never let you down, now I would like to introduce some details about our AI-103日本語 quiz torrent: Developing AI Apps and Agents on Azure (AI-103日本語版) for your reference.

Microsoft Developing AI Apps and Agents on Azure (AI-103日本語版) Sample Questions:

1. エージェントを含む Microsoft Foundry プロジェクトがあります。
エージェントが複数の会話にわたってユーザー設定を記憶できるようにするには、長期記憶を有効にする必要があります。保存される記憶は、クライアントアプリケーションがユーザーIDを手動で生成することなく、認証済みユーザーごとに分離されている必要があります。
Pythonコードを完成させるにはどうすればよいでしょうか？適切な値を正しい場所にドラッグして回答してください。
各値は、1回だけ使用することも、複数回使用することも、全く使用しないこともできます。
注：正解ごとに1ポイントが加算されます。

2. エージェントとイメージ生成モデルのデプロイメントを含む Microsoft Foundry プロジェクトがあります。
このエージェントは、ユーザーが提供した商品写真からオリジナルの画像を生成します。
生成された画像が、提供された写真の製品アイデンティティと視覚的特徴を維持していることを確認する必要があります。
あなたはどうすべきでしょうか？

A) 接地検出フィルターを適用します。
B) リクエストにプロンプ​​トと入力画像を含めます。
C) 温度パラメータの値を減らします。
D) input_fidelity パラメータを high に設定します。

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。
画像アップロードを受け付け、抽出した画像テキストを使用して応答を生成する、マルチモーダルなAI生成モデルをお持ちです。
ユーザーが安全でない画像をアップロードしたり、モデルを操作するための隠された指示を画像に埋め込んだりできることが分かります。
リスクを軽減するための対策を実施する必要があります。
解決策：ユーザープロンプト用のプロンプトシールドを設定します。
これは目標を達成していると言えるでしょうか？

A) いいえ
B) はい

4. あなたはMicrosoft Foundryプロジェクトを持っています。
エージェントを含む顧客サポートソリューションを構築する予定です。このソリューションは、以下の要件を満たす必要があります。
* Azure AI Searchに保存されている社内製品ドキュメントに基づき、正確で状況に応じた応答を提供する。
* 長い文脈にわたる、深く多段階的な推論を必要とする。
* 詳細な自然言語による応答を生成します。
エージェントを動かすために、どのタイプのモデルを使用すべきでしょうか？

A) キーワード抽出モデル
B) 大規模言語モデル(LLM)
C) 小規模言語モデル (SLM)
D) マルチモーダルモデル

5. Microsoft Foundry プロジェクトがあり、Azure Blob Storage に保存されているスキャンされた PDF 請求書を取り込んでいます。各請求書には印刷された明細項目が含まれており、表形式のレイアウトになっています。
抽出された結果は構造化されたJSON形式で保存され、検索拡張生成(RAG)ソリューションにおけるエージェントの基礎データとして使用されます。
以下の要件を満たす単一のアナライザーを作成する必要があります。
* さまざまなテンプレートから請求書番号、請求書日付、ベンダー名、合計金額を抽出します。
* 信頼度スコアを返すので、信頼度が 0.80 未満の結果は上司のレビューに回すことができます。何を使うべきですか?

A) Foundry Tools の Azure Content Understanding 事前構築済みレイアウトアナライザー
B) Foundry Tools の Azure Content Understanding の事前構築済み documentSearch アナライザーと、ルーティング用の Azure AI Search 結果からの search.score
C) Foundry Tools のカスタム Azure Content Understanding アナライザー。必要なフィールドを抽出フィールドとして定義し、ルーティングのために信頼度スコアを返します。
D) 請求書フィールドと信頼度スコアを抽出するために、グラウンディングガードレールが有効になっているFoundryエージェント

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