Effective simulation function

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First-rate operation system

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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:

Question 1

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？

A. Azure AI Studio および Azure コマンドラインインターフェイス (CLI)
B. Azure SDK for JavaScript および Azure Machine Learning Studio
C. AzureポータルとMicrosoft Graph API
D. PythonおよびPowerShellコマンドレット用のAzure SDK

Question 2

エージェントとイメージ生成モデルのデプロイメントを含む Microsoft Foundry プロジェクトがあります。
このエージェントは、ユーザーが提供した商品写真からオリジナルの画像を生成します。
生成された画像が、提供された写真の製品アイデンティティと視覚的特徴を維持し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. リクエストにプロンプ​​トと入力画像を含めます。
B. 接地検出フィルターを適用します。
C. 温度パラメータの値を減らします。
D. input_fidelity パラメータを high に設定します。

Question 3

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。
Azure AI Agent Service を使用してエージェントを構築する予定です。このエージェントは、以下の動作を実行します。
ユーザーからの書面および口頭による質問を解釈する。
質問に対する回答を生成する。
回答を音声として出力します。
エージェント用のプロジェクトを作成する必要があります。
何を使うべきでしょうか？

A. スピーチスタジオ
B. Azureポータル
C. Azure AI Foundry
D. ランゲージスタジオ

Question 4

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？

A. より小規模な展開でモデルを置き換えます。
B. max_tokens パラメータの値を減らします。
C. Retrieval Augmented Generation (RAG) に切り替えます。
D. レスポンスを返す前に再試行評価を追加します。

Question 5

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？

A. 画像モデレーション
B. 文書用のプロンプトシールド
C. 保護された素材テキスト
D. ユーザープロンプト用のプロンプトシールド

Solutions: