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

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

2. 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、取得ツールとして Azure AI Search を使用します。
エージェントがドキュメントと埋め込み画像の両方のテキストに基づいて応答を生成できるように、PDFをAzure AI Searchインデックスに取り込むことを計画しています。
利用者は、出典ファイルへのリンクを含む引用を求めている。
インデックス作成の際には、画像が内蔵の光学文字認識(OCR)機能の入力として使用できる構造に抽出されるようにする必要があります。
どのインデックス作成方法を採用すべきでしょうか？

A) 画像データを検索可能なフィールドに書き込むための outputFieldMappings パラメータ
B) 画像データをnormalized_imagesコレクションに抽出するインデクサー
C) インデックスのコンテンツフィールドに対してOCRスキルを直接実行するためのスキルセット
D) OCR入力を再構築するShaperスキル

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：ドキュメントにプロンプ​​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. サプライヤーから提出された調達文書を処理するMicrosoft Foundryプロジェクトがあります。
Foundry Tools の Azure Content Understanding を使用して、2 つのパイプラインを実装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。
* スタンドアロンの PDF 請求書をコスト効率よく大量に処理できる Pipeline1 という名前のパイプラインを含めます。
* マルチステップ推論と参照データを使用して文書間検証をサポートする、Pipeline2 という名前のパイプラインを含めます。
各パイプラインはどのように構成すればよいでしょうか？ 回答するには、適切な構成を正しいパイプラインにドラッグしてください。各構成は、1回、複数回、またはまったく使用しない場合があります。コンテンツを表示するには、ペイン間の分割バーをドラッグするか、スクロールする必要がある場合があります。
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。
スキャンされたテキスト、表、複数列レイアウトを含む、様々な形式のドキュメントを処理する必要があります。抽出されたコンテンツはドキュメントの構造を保持し、後続の処理のためにMarkdown形式に変換する必要があります。
最初に何を設定すべきですか？

A) 生成型チャット完了リクエスト
B) Foundry Tools の Azure Content Understanding アナライザー
C) Foundry Tools のテキスト分析モデル展開における Azure 言語
D) マルチモーダルモデルを使用する Azure OpenAl Responses API 呼び出し

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