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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のマルチモーダルモデル展開を使用するApp1という名前のアプリを持っています。
App1はアップロードされた画像に対して光学文字認識(OCR)を実行し、OCRの出力結果をプロンプトに追加情報として表示します。
アップロードされた画像の中には、テキストが埋め込まれているものがあります。
モデルが潜在的に悪意のある命令を処理しないようにする必要があります。
何を使うべきでしょうか？

A) 画像モデレーション
B) 保護された素材テキスト
C) 文書用のプロンプトシールド
D) ユーザープロンプト用のプロンプトシールド

2. 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

3. ドラッグアンドドロップ問題
社内ドキュメントに基づいたカスタマーサポートエージェントを含むMicrosoft Foundryプロジェクトがあります。
最近のアップデート後、ユーザーから以下の問題が報告されています。
- 一部の回答は、取得された文書によって裏付けられていません。
- ごく一部の回答がポリシー違反としてフラグ付けされています。
それぞれの問題を評価する必要があります。
各課題に対して、どの可観測性シグナルを使用すべきでしょうか？回答するには、適切な可観測性シグナルを正しい課題にドラッグしてください。各可観測性シグナルは、1回、複数回、または全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、ペイン間のスプリット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。

4. ドラッグアンドドロップ問題
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。
解決策は以下の要件を満たす必要があります。
- コスト効率の良いパイプラインをサポートする Pipeline1 という名前のパイプラインを含める。
単体PDF形式の請求書を大量に処理する。
- クロスドキュメントをサポートする Pipeline2 という名前のパイプラインを含める
多段階推論と参照データを用いた検証。
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。
エージェントの知識源は、Azure Blob Storageに保存されているスキャン済みのPDFトラブルシューティングガイドのセットです。ガイドページは2列レイアウトと表で構成されています。
PDFを処理するには、Foundry ToolsのAzure Content Understandingを使用します。
処理済みのコンテンツをインデックスに取り込み、検索拡張生成(RAG)に利用し、抽出したフィールドを後続の自動化のために保存する予定です。
関係者は、抽出された各フィールド値が元のPDFのどこから来たのかを確認できなければならず、信頼性の低い抽出結果は手動レビューのために回送する必要がある。
コンテンツ理解ドキュメントアナライザーの出力には、フィールドごとの信頼度スコアと、ソースドキュメント内の位置を示すソース情報が含まれ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) アナライザーを、すべてのフィールドに対して生成抽出を使用するように設定します。
B) estimateFieldSourceAndConfidence を有効にします。
C) ラベル付きサンプルを提供する。
D) enableSegmentをtrueに設定します。

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