Microsoft Developing AI Apps and Agents on Azure (AI-103日本語版) (AI-103日本語) Free Practice Test
Question 1
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？
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？
Correct Answer: B
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Question 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？
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？
Correct Answer: A
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Question 3
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。
画像のアップロードを受け付け、抽出した画像テキストを使用して応答を生成する、マルチモーダルなAI生成モデルをお持ちです。
ユーザーが安全でない画像をアップロードしたり、モデルを操作するための隠された指示を画像に埋め込んだりできることが分かります。
リスクを軽減するための対策を実施する必要があります。
解決策：画像を処理する前に、安全でないコンテンツをブロックするように画像モデレーションを設定します。
これは目標を達成していると言えるでしょうか？
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。
画像のアップロードを受け付け、抽出した画像テキストを使用して応答を生成する、マルチモーダルなAI生成モデルをお持ちです。
ユーザーが安全でない画像をアップロードしたり、モデルを操作するための隠された指示を画像に埋め込んだりできることが分かります。
リスクを軽減するための対策を実施する必要があります。
解決策：画像を処理する前に、安全でないコンテンツをブロックするように画像モデレーションを設定します。
これは目標を達成していると言えるでしょうか？
Correct Answer: A
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Question 4
サプライヤーから提出された調達文書を処理するMicrosoft Foundryプロジェクトがあります。
Foundry Tools の Azure Content Understanding を使用して、2 つのパイプラインを実装する必要があります。ソリューションは以下の要件を満たす必要があります。
* スタンドアロンの PDF 請求書をコスト効率よく大量に処理できる Pipeline1 という名前のパイプラインを含めます。
* マルチステップ推論と参照データを使用して文書間検証をサポートする、Pipeline2 という名前のパイプラインを含めます。
各パイプラインはどのように構成すればよいでしょうか？ 回答するには、適切な構成を正しいパイプラインにドラッグしてください。各構成は、1回、複数回、またはまったく使用しない場合があります。コンテンツを表示するには、ペイン間の分割バーをドラッグするか、スクロールする必要がある場合があります。
注：正解ごとに1ポイントが加算されます。
Foundry Tools の Azure Content Understanding を使用して、2 つのパイプラインを実装する必要があります。ソリューションは以下の要件を満たす必要があります。
* スタンドアロンの PDF 請求書をコスト効率よく大量に処理できる Pipeline1 という名前のパイプラインを含めます。
* マルチステップ推論と参照データを使用して文書間検証をサポートする、Pipeline2 という名前のパイプラインを含めます。
各パイプラインはどのように構成すればよいでしょうか？ 回答するには、適切な構成を正しいパイプラインにドラッグしてください。各構成は、1回、複数回、またはまったく使用しない場合があります。コンテンツを表示するには、ペイン間の分割バーをドラッグするか、スクロールする必要がある場合があります。
注：正解ごとに1ポイントが加算されます。
Correct Answer:
Explanation:
Pipeline1: Single-file task in standard mode
Pipeline2: Multi-file task in pro mode
Pipeline1 should use a single-file task in standard mode because the workload is high-volume processing of standalone PDF invoices. Azure Content Understanding standard mode is intended for individual files that require straightforward structured extraction, and Microsoft describes it as minimizing cost and latency for broad, data-centric processing scenarios. This makes it the best fit for cost-effective invoice extraction where each PDF can be processed independently.
Pipeline2 should use a multi-file task in pro mode because the requirement includes cross-document validation, multi-step reasoning, and reference data. Microsoft guidance states that pro mode is designed for advanced scenarios requiring multi-step reasoning and cross-file analysis, including processing multiple input files in a single request, validating or enriching data across documents, and using reference data to guide extraction and validation.
Single-file pro mode would add unnecessary capability for Pipeline1 and would not optimize for cost- effective high-volume standalone processing. Multi-file standard mode does not meet the pro-mode requirement for reference-data-based reasoning. Reference topics: Azure Content Understanding standard mode, pro mode, single-file tasks, multi-file tasks, field extraction, and procurement document validation.
Question 5
顧客サポートエージェントを含む Microsoft Foundry プロジェクトがあるとします。このエージェントは、応答を生成する前に、内部のナレッジ API ツールを呼び出します。
ユーザーから以下の問題が報告されています。
※一部のリクエストは完了までに15秒以上かかる場合があります。
* 知識APIが期待されるデータを返した場合でも、一部の応答が誤っている場合があります。
大規模言語モデル(LLM)呼び出し、ツール呼び出し、およびタイミング情報の順序を確認するには、個々のエージェントの実行を検査する必要があります。
どの可観測性機能を使用すべきでしょうか？
ユーザーから以下の問題が報告されています。
※一部のリクエストは完了までに15秒以上かかる場合があります。
* 知識APIが期待されるデータを返した場合でも、一部の応答が誤っている場合があります。
大規模言語モデル(LLM)呼び出し、ツール呼び出し、およびタイミング情報の順序を確認するには、個々のエージェントの実行を検査する必要があります。
どの可観測性機能を使用すべきでしょうか？
Correct Answer: D
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Question 6
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：温度パラメータの値を増やします。
これは目標を達成していると言えるでしょうか？
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：温度パラメータの値を増やします。
これは目標を達成していると言えるでしょうか？
Correct Answer: A
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Question 7
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？
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？
Correct Answer: A
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