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

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Microsoft AI-103日本語 Exam Syllabus Topics:

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

1. スキャンされたPDF形式の請求書を処理するアプリケーションがあります。請求書のレイアウトは様々で、複数ページにわたる表が含まれています。
光学文字認識(OCR)を使用して合計金額と請求書番号を抽出するパイプラインがあります。しかし、文書構造が無視されるため、結果が不正確になることがよくあります。
OCR、レイアウト分析、およびテンプレート一般化フィールド抽出機能を提供するソリューションを実装する必要があります。このソリューションは、カスタムモデルのトレーニングを必要としないものでなければなりません。また、管理作業を最小限に抑える必要があります。
解決策には何を含めるべきでしょうか？

A) Azure Machine Learning モデル
B) Foundry ToolsにおけるAzureコンテンツの理解
C) Foundry ToolsにおけるAzure言語

2. お客様は、AI1 という名前の Azure AI Foundry インスタンスを含む Azure サブスクリプションをお持ちです。
システムログファイルに記録された問題を自動的にトリアージして解決するアプリをお持ちですね。
問題解決のために連携するインシデントマネージャーエージェントとDevOpsエージェントを作成します。
インシデントマネージャーエージェントがDevOpsエージェントに作業を割り当てられるようにする必要があります。ソリューションは開発作業を最小限に抑えるものでなければなりません。
あなたはどうすべきでしょうか？

A) AI1 用の接続エージェントを設定します。
B) インシデントマネージャーエージェント用のプラグインを作成します。
C) DevOpsエージェント用のプラグインを作成します。
D) AI1のプロンプトフローを設定します。

3. 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) Azure AI Searchのセマンティックランカー
B) Foundry Tools の Azure Translator
C) 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
D) 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

4. 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。
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、取得したポリシー文書から概要を生成します。
ユーザーからは、取得したコンテンツに規定の規制条項が含まれている場合でも、一部の回答では必要な規制条項が省略されているとの報告がある。
回答の完全性を改善する必要があります。
解決策：回答の完全性を採点し、定義されたしきい値を下回る回答をブロックする評価フローを実行します。
これは目標を達成していると言えるでしょうか？

A) はい
B) いいえ

5. あなたは、受信したサポートチケットをカテゴリ別に分類するMicrosoft Foundryプロジェクト用のプロンプトを開発しています。
モデルを保持したり、知識を永続的に保存したりすることなく、正しい分類がどのようなものかモデルに示すことで、精度を向上させる必要があります。
どの迅速エンジニアリング手法を用いるべきでしょうか？

A) 少数ショット学習
B) 思考の連鎖
C) 検索拡張生成(RAG)
D) ゼロショット学習

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