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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. ドラッグアンドドロップ問題
あなたの会社には、財務アナリストが使用するエージェントを含むMicrosoft Foundryプロジェクトがあります。
エージェントのワークフローを最適化するために、追加のデータアクセス機能と処理機能を提供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。
・エージェントが会話中に計算を実行できることを確認してください。
エージェントが公共機関から最新の情報にアクセスできることを確認してください。
ウェブサイト。
エージェントが文書から情報を取得できることを確認してください。
エージェントに直接アップロードされます。
各要件にはどのツールを使用すべきでしょうか？回答するには、適切なツールを該当する要件にドラッグしてください。各ツールは、1回、複数回、または全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。

2. エージェントを含む Microsoft Foundry プロジェクトがあります。
エージェントの知識源は、Azure Blob Storageに保存されているスキャン済みのPDFトラブルシューティングガイドのセットです。ガイドページは2列レイアウトと表で構成されています。
PDFを処理するには、Foundry ToolsのAzure Content Understandingを使用します。
処理済みのコンテンツをインデックスに取り込み、検索拡張生成(RAG)に利用し、抽出したフィールドを後続の自動化のために保存する予定です。
関係者は、抽出された各フィールド値が元のPDFのどこから来たのかを確認できなければならず、信頼性の低い抽出結果は手動レビューのために回送する必要がある。
コンテンツ理解ドキュメントアナライザーの出力には、フィールドごとの信頼度スコアと、ソースドキュメント内の位置を示すソース情報が含まれていることを確認する必要があります。
あなたはどうすべきでしょうか？

A) アナライザーを、すべてのフィールドに対して生成抽出を使用するように設定します。
B) ラベル付きサンプルを提供する。
C) enableSegmentをtrueに設定します。
D) estimateFieldSourceAndConfidence を有効にします。

3. ホットスポットに関する質問
貴社は、Microsoft Foundryプロジェクト「Project1」において、顧客サポートエージェントの試験運用を行っています。
Project1は既存のApplication Insightsリソースに接続されており、同社のサポートチームは「トレース」タブで実行結果を確認します。
Foundryエージェントサービスは、以下の動作を実行するように構成されています。
- Application Insights の接続文字列を取得するには、次の関数を呼び出します。
project_client.telemetry.get_application_insights_connection_string()。
- configure_azure_monitor(connection_string=...) を呼び出して有効化します
テレメトリー。
別のLangChainサービスがOpenTelemetryを使用するように構成されており、以下の設定になっています。
- AzureAIOpenTelemetryTracer(connection_string=...,
enable_content_recording=False)
- config={"callbacks":[azure_tracer]} を使用してトレーサーを渡します。
会社の方針には以下の要件があります。
- LangChainとOpenTelemetryからのテレメトリは区別可能である必要がある
同じ Application Insights リソース内。
- プロンプトやツールに秘密情報や認証情報を保存してはいけません
引数、またはスパン属性。
以下の各記述について、正しい場合は「はい」を選択してください。そうでない場合は「いいえ」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。

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、表と埋め込まれたQRコードを含む、スキャンされたPDF形式の仕入先請求書を取り込みます。
エージェントは、抽出された出力においてPDFのレイアウトを保持し、後続の処理でセクションや表を参照できるようにする必要があります。
Foundry Tools で Azure Content Understanding を呼び出す予定です。
言語モデルの展開を必要とせずに、コンテンツとレイアウト要素を抽出し、QRコードを検出する必要があります。
どの内蔵アナライザーを使用すべきですか？

A) 事前構築済みドキュメントフィールドスキーマ
B) 事前構築済みレイアウト
C) 事前構築済みドキュメント検索
D) プリビルド読み取り

5. Azure Blob Storageに保存されている請求書を取り込む、Pipeline1という名前のAzure AI Searchインデックス作成パイプラインを構築しています。請求書はスキャンされた画像として保存されています。
ユーザーが請求書の各項目を横断して請求書データを検索できるようにする必要があります。
Pipeline1のスキルセットに、どの組み込みスキルを追加すべきでしょうか？

A) 光学文字認識(OCR)
B) テキスト分割
C) 画像解析
D) テキスト翻訳

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