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Refund you in full immediately if you fail in the exam
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3 versions, different using method
Our AI-103日本語 exam questions boost 3 versions: PDF version, PC version, APP online version. You can choose the most suitable method to learn. Each version boosts different characteristics and different using methods. For example, the APP online version of AI-103日本語 guide torrent is used and designed based on the web browser and you can use it on any equipment with the browser. It boosts the functions of exam simulation, time-limited exam and correcting the mistakes. There are no limits for the amount of the using persons and equipment at the same time. The PDF version of our AI-103日本語 guide torrent is convenient for download and printing. It is simple and suitable for browsing learning and can be printed on papers to be convenient for you to take notes. Before you purchase our AI-103日本語 test torrent please visit the pages of our product on the websites and carefully understand the product and choose the most suitable version of AI-103日本語 exam questions.
Microsoft AI-103日本語 Exam Syllabus Topics:
| Section | Weight | Objectives |
|---|---|---|
| Topic 1: Plan and manage Azure AI solutions | 25-30% | - Plan Azure AI resources
|
| Topic 2: Implement agentic solutions | 20-25% | - Manage agent operations
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| Topic 3: Implement computer vision solutions | 10-15% | - Analyze visual content
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| Topic 4: Implement text analysis and information extraction solutions | 10-15% | - Analyze and extract information
|
| Topic 5: Implement generative AI solutions | 25-30% | - Develop generative AI applications
|
Microsoft Developing AI Apps and Agents on Azure (AI-103日本語版) Sample Questions:
1. 顧客サポートエージェントを含む Microsoft Foundry プロジェクトがあるとします。このエージェントは、応答を生成する前に、内部のナレッジ API ツールを呼び出します。
ユーザーから以下の問題が報告されています。
- 一部のリクエストは完了までに15秒以上かかる場合があります。
- 知識APIが期待されるデータを返した場合でも、一部の応答が誤っていることがあります。
大規模言語モデル(LLM)呼び出し、ツール呼び出し、およびタイミング情報の順序を確認するには、個々のエージェントの実行を検査する必要があります。
どの可観測性機能を使用すべきでしょうか？
A) トークンの使用
B) 安全指標
C) トレース
D) モニタリング
2. Agent1という名前のカスタムエージェントが作成されました。
Microsoft Foundryを使用して、Agent1へのアクセスを制御し、アクティビティを監視する必要があります。
まず最初に何をすべきでしょうか？
A) Microsoft Foundry プレイグラウンドに Agent1 を追加します。
B) Application Insights リソースをプロビジョニングします。
C) Microsoft Foundry プロジェクトに Agent1 を追加します。
D) Microsoft Foundry プロジェクトを作成します。
3. サポートチケット用の Foundry Tools の Azure Language に、カスタムの固有表現認識 (NER) プロジェクトがあります。このプロジェクトのスキーマには、ContactInfo という名前のエンティティ型が含まれています。
タグ付きトレーニングファイルでは、電話番号、メールアドレス、ソーシャルメディアのアカウント名にContactInfoが使用されます。
モデル評価の結果、ContactInfoの精度は低く、近くのテキストがContactInfoとして抽出される誤検出も含まれていることがわかった。
プロジェクトの精度を向上させる必要があります。
モデルを再学習させる前に、何をすべきでしょうか？
A) ContactInfo を Phone、Email、SocialMedia エンティティに置き換えます。一致するすべてのスパンのラベルを変更します。
B) 自動ラベル付けジョブをトリガーします。
C) ContactInfo の信頼度しきい値を下げます。
D) トレーニングデータとしてサポートチケットを追加し、ContactInfoエンティティにラベルを多く追加します。
4. ホットスポットに関する質問
Azure AI Search を使用するエンリッチメント パイプラインを作成しています。ナレッジ ストアには、構造化されていない JSON データと、スキャンされた PDF ドキュメントのテキストが含まれています。
各データタイプには、どの投影法を使用すべきでしょうか？回答するには、回答欄で適切なオプションを選択してください。
注：正解ごとに1ポイントが加算されます。
5. エージェントを含む Microsoft Foundry プロジェクトがあります。このエージェントには、Azure AI Search に格納されているナレッジベースを照会する Model Context Protocol (MCP) ツールが含まれています。
エージェントの実行によっては、知識ベースを呼び出さずに基本モデルから回答を返す場合があり、その結果、根拠となる引用のない応答が返される。
エージェントを実行するためのコードスニペットを以下に示します。
エージェントが実行ごとに必ずMCPツールを呼び出すようにするには、コードに適切なツール_choiceparameterを追加する必要があります。
何を追加すべきでしょうか？
A) tool_choice ={"type":"mcp"}
B) tool_choice={"auto"}
C) tool_choice={"type":"knowledge_base"}
D) tool_choice={"required"}
Solutions:
| Question # 1 Answer: C | Question # 2 Answer: D | Question # 3 Answer: A | Question # 4 Answer: Only visible for members | Question # 5 Answer: D |
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