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Credibility of AI-103日本語 study guide questions

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Concrete contents

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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. エージェントを含む Microsoft Foundry プロジェクトがあり、GitHub リポジトリを使用しています。リポジトリには、エージェントの評価設定を定義する File1 という名前の YAM ファイルが含まれています。プルリクエスト (PR) が開かれたときに File1 で定義された評価を実行する GitHub Actions ワークフローを作成する必要があります。ワークフローはどのように構成すればよいでしょうか？

A) tenant-id を Microsoft Entra テナント ID に設定します
B) project-endpoint をプロジェクトのエンドポイントに設定します。
C) model-ployment-name をデプロイされたモデルに設定します。
D) evaluation-config を YAML ファイルのパスに設定します。

2. 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言語
C) Foundry ToolsにおけるAzureコンテンツの理解

3. ホットスポットに関する質問
あなたはAzureサブスクリプションをお持ちです。
ユーザーのプロンプトに応じて架空の店舗を生成する新しいリソースを作成する必要があります。
このソリューションは、リソースが顧客管理キーを使用してデータを保護することを保証する必要があります。
スクリプトをどのように完成させればよいでしょうか？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. Azure OpenAIリソースを含むAzureサブスクリプションをお持ちです。
GPT-4モデルをリソースにデプロイします。
モデルの基礎データとして使用されるファイルをアップロードできることを確認する必要があります。
作成すべきリソースは、どの2種類でしょうか？それぞれの正解は、解決策の一部を示しています。
注：正解ごとに1ポイントが加算されます。

A) Azure AI ドキュメント インテリジェンス
B) Azure AI Bot Service
C) Azure SQL
D) Azure AI Search
E) Azure Blob Storage

5. 製品に関する質問に回答するSemantic Kernelエージェントがあります。
あなたは、注文状況に関する質問に答えられるように、エージェントの機能を拡張することを計画しています。
エージェントが注文状況に関する質問にできるだけ迅速に回答できるようにする必要があります。また、開発の手間を最小限に抑えるソリューションが求められます。
解決策には何を含めるべきでしょうか？

A) 種子
B) 関数
C) プラグイン
D) エージェント

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