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Pick out carefully to save your time

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A clause on full refund

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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。
エージェントは、Azure Blob Storageに保存されているドキュメントから構築された知識ソースを使用します。これらのドキュメントには、複数ページの表を含むデジタルスキャンされたPDFファイルが含まれます。
プレーンテキストのみを抽出する取り込みジョブを使用しているため、テーブル構造、見出し、ページ番号などのメタデータが失われています。
ユーザーからは、複数のページにわたる特定の表の行を取得する必要があるという質問が頻繁に寄せられます。
スキャンされたPDFに対して光学文字認識(OCR)を実行し、表と見出しを構造を考慮したチャンクとして保持し、各チャンクにページ番号メタデータを保存する、検索拡張生成(RAG)パイプライン用の取り込みジョブを設定する必要があります。
データ取り込みジョブはどのように設定すればよいですか？

A) ページレベルのOCR抽出を使用し、各ページを単一のチャンクとして保存します。
B) OCRとページレベルのチャンキングを使用します。
C) 基本的な構文解析と固定サイズのチャンキングを使用します。
D) 高度なデータ解析を使用してドキュメントを再取り込みします。

2. ユーザーが写真をアップロードできるようにするサポートエージェントをデプロイしています。
アップロードされた画像を自動的に分類し、有害コンテンツを検出する必要があります。ソリューションは、有害度レベルに基づいてコンテンツをブロックする必要があります。
あなたはどうすべきでしょうか？

A) ブロックリストを使用します。
B) プロンプトシールドを有効にする。
C) 画像モデレーションを実施する。
D) Foundry Tools の Azure Vision を使用して、光学文字認識 (OCR) 出力にキーワード スキャンを適用します。

3. ホットスポットに関する質問
App1という名前のPythonアプリケーションがあり、それがProject1という名前のMicrosoft Foundryプロジェクトと統合されています。
App1が以下の要件を満たしていることを確認する必要があります。
- Microsoft Entra マネージド ID を使用して認証します
- Azure OpenAI Responses API を使用して、デプロイ済みのモデルにプロンプ​​トを送信します。Python コードをどのように完成させるべきですか？回答するには、回答領域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。

4. 法務チームは、非構造化契約書から条項と推論フィールドを抽出する必要があります。必須フィールドの1つは契約終了日ですが、これは明示的に記載されていないため、開始日と契約期間から導き出す必要があります。チームにはラベル付きのトレーニングデータがありません。どのツールが最適でしょうか？

A) Foundry Tools の Azure Translator
B) ラベル付きサンプルでトレーニングされたAzure AI Document Intelligenceカスタムモデル
C) 事前構築済みコントラクトまたはゼロショットカスタムアナライザーを使用した Azure Content Understanding
D) Azure AI Searchのセマンティックランカー

5. ホットスポットに関する質問
顧客サポートのトリアージプロセス用のワークフローを含むMicrosoft Foundryプロジェクトがあります。
質問ノードがあり、ユーザーの回答はVar01という名前のローカル変数に保存されます。
以下のPower Fx式を作成する必要があります。
- Var01 に以下の内容が含まれることを保証する if/else 条件式
価値
- 保存されたユーザー応答を返す送信メッセージ式
大文字
式はどのように設定すればよいですか？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。

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