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

2. Project1という名前のMicrosoft Foundryプロジェクトがあり、その中にエージェントが含まれています。このエージェントは、OpenAPI 3.0仕様を使用して外部の気象サービスを呼び出します。
天気予報サービスを利用するには、HTTPヘッダーにキーを渡す必要があります。キーの値は、Project1の接続情報として保存されます。
OpenAPIツールが呼び出されるたびに、接続からのキー値が自動的に含まれるようにする必要があります。
OpenAPI仕様では何を設定すべきですか？

A) Azure Key Vault への接続
B) ベアラートークンセキュリティスキーム
C) APIキーのセキュリティスキーム
D) 各操作に対して定義されたヘッダーパラメータ

3. 内部Q&Aエージェントを含むMicrosoft Foundryプロジェクトがあります。
ユーザーがエージェントに質問した際に、以下のような問題が報告されています。
* 「関連情報が見つかりませんでした」という応答が増加しました。
* ピーク時間帯にHTTP 429レート制限超過エラーが定期的に発生
各問題の原因が、モデルの利用不可、リソース制限、または推論の失敗のいずれであるかを特定する必要があります。
どうすればよいですか？回答するには、回答欄で適切な選択肢を選んでください。
注：正解ごとに1ポイントが加算されます。

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) 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。
B) OCRとページレベルのチャンキングを使用します。
C) 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。
D) 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。

5. Microsoft Foundryプロジェクトがあり、その中にFoundry Agent Serviceを使用して構築されたカスタマーサポートエージェントが含まれています。
エージェントは、チケット発行ツールを通じてユーザーから提供されたスクリーンショットをAzureストレージにアップロードし、追加の分析に必要なBLOB URLを受け取ります。
エージェントの実行中は画像モデレーションを使用し、実行中に有害なコンテンツが返されないようにする必要があります。Azure AI Content Safety は、BLOB URL を使用して画像にアクセスする必要があります。このソリューションは、最小権限の原則に従う必要があります。
コンテンツセーフティの設定について、どのような項目を選択すべきでしょうか？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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