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

QUESTION NO: 1
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。

QUESTION NO: 2
エージェントを含む Microsoft Foundry プロジェクトがあります。
スキャンされたテキスト、表、複数列レイアウトを含む、様々な形式のドキュメントを処理する必要があります。抽出されたコンテンツはドキュメントの構造を保持し、後続の処理のためにMarkdown形式に変換する必要があります。
最初に何を設定すべきですか？

QUESTION NO: 3
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？

QUESTION NO: 4
ホットスポットに関する質問
App1という名前のPythonアプリケーションがあり、それがProject1という名前のMicrosoft Foundryプロジェクトと統合されています。
App1が以下の要件を満たしていることを確認する必要があります。
- Microsoft Entra マネージド ID を使用して認証します
- Azure OpenAI Responses API を使用して、デプロイ済みのモデルにプロンプ​​トを送信します。Python コードをどのように完成させるべきですか？回答するには、回答領域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。

QUESTION NO: 5
Project1という名前のMicrosoft Foundryプロジェクトがあり、その中に以下のものが含まれています。
- 外部APIを呼び出すOpenAPIツール
- 外部 API の API キーを格納する Connection1 という名前のプロジェクト接続。エージェントが OpenAPI ツールを呼び出すと、API は 401 認証エラーを返し、トレースでは API キー ヘッダーが送信されていないことが示されます。
OpenAPIツールが、すべてのリクエストにConnection1のAPIキーを自動的に含めるようにする必要があります。
あなたはどうすべきでしょうか？

QUESTION NO: 6
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？

QUESTION NO: 7
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。
応答の完全性を改善する必要があります。この解決策は、応答が返される前に、アプリケーションコードのロジックに実装されなければなりません。
あなたはどうすべきでしょうか？

QUESTION NO: 8
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 AI Search の Retrieval Augmented Generation (RAG) を使用します。
あなたはPDF形式の製品マニュアルを取り込んでインデックス化する計画を立てています。
意味的類似性マッチングをサポートするソリューションを構築する必要があります。このソリューションは、ユーザーからの質問が製品マニュアルとは異なる表現を使用している場合でも、エージェントが関連データを取得でき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？

QUESTION NO: 9
事前に構築された Azure 言語モデルを使用するアプリケーションがあります。
以下の要件を満たす要約を作成する必要があります。
・複数の文を含む文書を要約する
- 元の文の順序を保持します
- 正確に3つの文を返します
どの言語サービス機能を使用すべきですか？

QUESTION NO: 10
あなたはAzureサブスクリプションをお持ちです。
あなたは、Azure OpenAI DALL-Eモデルを使用するアプリを開発する予定です。
モデルをデプロイする必要があります。
何を使うべきでしょうか？

QUESTION NO: 11
App1 という名前のアプリケーションがあり、Foundry Tools の Azure Speech を使用してライブ通話を文字起こししています。
トランスクリプトには、英語とスペイン語の両方が含まれていることがよくあります。App1 は、各セグメントを Foundry Tools の Azure Translator に送信し、別の言語に翻訳します。
場合によっては、複数の言語が混在する部分では、翻訳が不完全または不正確になることがあります。
翻訳エラーを減らす必要があります。解決策は、文字起こし全体が確実に正しく翻訳されることを保証するものでなければなりません。
翻訳ツールにセグメントを送信する前に、何をすべきですか？

QUESTION NO: 12
顧客サポートチャットアプリのエージェントを含むMicrosoft Foundryプロジェクトがあります。
エージェントはメモリストアとメモリ検索ツールを使用する。
会話履歴が複数のセッションにまたがって保持されないようにする必要があります。
メモリツールのスコープはどこに設定すべきですか？

QUESTION NO: 13
Microsoft Foundry プロジェクトがあり、Azure Blob Storage に保存されているスキャンされた PDF 請求書を取り込んでいます。各請求書には印刷された細則が含まれており、表形式のレイアウトになっています。
抽出された結果は構造化されたJSON形式で保存され、検索拡張生成(RAG)ソリューションにおけるエージェントの基礎データとして使用されます。
以下の要件を満たす単一のアナライザーを作成する必要があります。
請求書番号、請求書日付、ベンダー名、合計金額を抽出します。
さまざまなテンプレートにわたる金額
- 信頼度スコアを返します。信頼度が0.80未満の結果
上司によるレビューのために回送することができます
何を使うべきでしょうか？

QUESTION NO: 14
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？

QUESTION NO: 15
あなたは、一般公開されているウェブサイトからユーザーが生成した動画やテキストを処理する新しい販売システムを開発しています。
あなたは、ユーザーのデータが販売システムによって処理されたことをユーザーに通知する予定です。
これは、責任あるAIの原則のうち、どれを満たすのに役立ちますか？