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

1. 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。

2. Agent1がstorage1に保存されている製品情報を使用するための、計画されている変更と技術要件をサポートするソリューションを提案する必要があります。
推薦状には何を含めるべきでしょうか？

A) Foundry Tools の Azure Translator
B) Azure AI検索
C) Foundry Tools の Azure Document Intelligence
D) Bing検索でグラウンディング

3. あなたは、大量のトラフィックを処理するチャットアプリを提供するMicrosoft Foundryプロジェクトを持っています。
ほとんどの問い合わせは簡単なよくある質問(FAQ)ですが、中には高度な論理的思考を必要とするものもあります。
複雑な質問に対する回答の質を低下させることなく、一般的な問い合わせに対するコストと遅延を削減する必要があります。
あなたはどうすべきでしょうか？

A) すべてのリクエストをより小さなモデルにルーティングします。
B) リクエストを異なるモデルにルーティングするモデルカスケードを使用します。
C) すべてのリクエストに対して max_tokens パラメータの値を増やします。
D) すべてのリクエストを最も能力の高いモデルにルーティングします。

4. エージェントを含む Microsoft Foundry プロジェクトがあります。
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？

A) マルチモーダルモデルを使用する Azure OpenAl Responses API 呼び出し
B) Foundry Tools の Azure Content Understanding アナライザー
C) 生成型チャット完了リクエスト
D) Foundry Tools のテキスト分析モデル展開における Azure 言語

5. お客様のカスタマーサポート担当者は、Microsoft Foundry Agent Service を使用しています。
顧客が数日後に同じサポート案件を再開するためにセッションに戻ってくる場合があり、エージェントはすべての履歴情報を引き継いで対応する必要があります。エージェントは以下の情報を提供する必要があります。
* セッション内での複数ターン連続性
* 同一事件に関する複数セッションにわたる継続性
* ユーザーメッセージ、エージェントメッセージ、ツール呼び出し、ツール出力を含む、完全なインタラクション履歴へのアクセス。エージェントが新しいターンごとに完全な履歴を自動的に再読み込みす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？

A) クライアントアプリケーションに保存された最終モデル応答のみを保持し、その応答を今後のプロンプトの先頭に追加します。
B) エージェント定義でメモリ集計を有効にして、コンテキストを自動的に永続化します。
C) 会話のIDを保存し、後続のリクエストでそのIDを指定することで、会話を作成して再利用します。

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