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Valid practice torrent for better study

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

1. Agent1がstorage1に保存されている製品情報を使用するための、計画されている変更と技術要件をサポートするソリューションを提案する必要があります。
推薦状には何を含めるべきでしょうか？

A) Azure AI検索
B) Foundry Tools の Azure Translator
C) Foundry Tools の Azure Document Intelligence
D) Bing検索でグラウンディング

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) OCR入力を再構築するShaperスキル
C) 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
D) 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

3. セキュリティおよびコンプライアンス要件を満たすように、Agent1を設定する必要があります。
何を使うべきでしょうか？

A) 個人識別情報(PII)の検出
B) プロンプトシールド
C) 暴力的なコンテンツのフィルタリング
D) 自傷行為コンテンツのフィルタリング

4. 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、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ソース特定箇所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) enableSegment を true に設定します。
B) ラベル付きサンプルを提供してください。
C) estimateFieldSourceAndConfidence を有効にします。
D) 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。

5. Foundry Tools の Azure Speech リソースがあり、そこにカスタムの音声認識モデルがカスタムエンドポイントにデプロイされています。エージェントはこのエンドポイントを使用して、リアルタイムの音声認識を実行します。
お客様のカスタム音声認識モデルの有効期限が近づいています。
モデルの有効期限が切れた場合、どのような動作が想定されますか？

A) 音声認識リクエストは、モデルが手動で削除されるまで、期限切れのカスタムモデルを引き続き使用します。
B) 新しいカスタムモデルがデプロイされるまで、音声認識リクエストは4xxエラーを返します。
C) 音声認識のリクエストは、同じロケールの最新の基本モデルにフォールバックします。
D) カスタムモデルは、モデルの有効期限が切れると自動的に削除されます。

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