The superiority of the software version

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Most convenient version

The AI-103日本語 guide materials from our company are compiled by a lot of excellent experts and professors in the field. In order to help all customers pass the exam in a short time, these excellent experts and professors tried their best to design the study version, which is very convenient for a lot of people who are preparing for the AI-103日本語 exam. You can find all the study materials about the exam by the study version from our company. More importantly, we can assure you that if you use our AI-103日本語 certification guide, you will never miss any important and newest information. We will send you an email about the important study information every day in order to help you study well. We believe that our AI-103日本語 exam files will be most convenient for all people who want to take an exam.

As the talent competition increases in the labor market, it has become an accepted fact that the AI-103日本語 certification has become an essential part for a lot of people, especial these people who are looking for a good job, because the certification can help more and more people receive the renewed attention from the leader of many big companies. So it is very important for a lot of people to gain the Microsoft certification. We must pay more attention to the certification and try our best to gain the Microsoft certification. First of all, you are bound to choose the best and most suitable study materials for yourself to help you prepare for your exam. Now we would like to introduce the AI-103日本語 certification guide from our company to you. We sincerely hope that our study materials will help you through problems in a short time.

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Provide the demo for all people

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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

ホットスポットに関する質問
デプロイ済みのチャットモデルを含むMicrosoft Foundryプロジェクトがあります。
Pythonサービスがあり、そこからモデルにAPIリクエストが送信されます。このサービスは、生成された出力を承認済みの応答パターンと比較する自動検証システムと統合されています。
関係者によると、わずかな文言の違いが検証結果の不一致を引き起こしているとのことだ。
出力の安定性を向上させるには、リクエストパラメータを更新する必要があります。解決策は推論の質を最大限に高めるものでなければなりません。
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。

Question 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. estimateFieldSourceAndConfidence を有効にします。
C. enableSegmentをtrueに設定します。
D. ラベル付きサンプルを提供する。

Question 3

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、
エージェントメッセージ、ツール呼び出し、およびツール出力
エージェントが新しいターンごとに履歴全体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. エージェント定義でメモリ要約を有効にして、コンテキストを自動的に永続化します。
B. 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。
C. 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。

Question 4

事例研究1 - コントソ社
概要
会社情報
Contoso, Ltdは、Microsoft Foundryを使用して生成型AIおよびエージェントベースのソリューションを構築、展開、管理する多国籍小売企業です。
既存の環境
アイデンティティ環境
Contosoは、エージェントが組織のリソースやサービスにアクセスできるようにするID管理、認証、認可機能にMicrosoft Entra IDを使用しています。
Contosoは最近、既存のAIソリューションを最適化および保守するために、Agent1Dev Teamという新しいAIエンジニアリングチームを結成しました。
チームは、ソリューションアーキテクト、DevOpsエンジニア、セキュリティエンジニアと協力して、AIアプリケーションの設計、実装、監視、およびセキュリティ対策を行います。
Contosoには、AIソリューションの導入前にその妥当性を検証する「Agent1Test Team」というチームも存在する。
生成環境
Contosoは、Project1とProject2という名前の2つのプロジェクトを含むMicrosoft Foundry環境を構築しています。
プロジェクト1
Project1には、顧客からの製品に関する問い合わせやトラブルシューティングの依頼に対応する、Agent1という名前のカスタマーサポートエージェントが含まれています。
Agent1には以下の設定があります。
- Agent1は基本モデルのデプロイメントを使用します。
安全性評価パイプラインは有効になっていません。
ツール呼び出し承認ワークフローは有効になっていません。
会話メモリの制約は設定されていません。
Agent1は、デジタルサポートチャネルを使用して顧客とやり取りし、Contoso製品に関する一般的な質問に回答します。
Project1は、欧州連合(EU)域内にあるAzureリージョンにデプロイされています。
Agent1開発チームは、Project1を使用してAgent1の最適化と保守を行います。
プロジェクト2
Project2には、既に展開済みの動画生成モデルが含まれています。Contoso社のマーケティング部門はProject2にアクセスでき、このモデルを用いて動画制作ソリューションを開発する予定です。
解決策の開発は未完了です。
データ環境
Contosoは、AIアプリケーションをサポートするAzureリソースに製品関連情報を保存します。
Azure環境には、Contoso製品の製品詳細シートを保存するstorage1という名前のAzure Blob Storageアカウントが含まれています。
製品仕様書には、仕様、機能説明、および製品サポート情報が記載されており、エージェント1はこれらを使用して顧客からの質問に回答できます。製品仕様書はPDF形式で保存されます。
問題提起
コントソ氏は以下の問題点を指摘している。
- Agent1はContoso製品に関する一般的な知識しか持っていません。
- Agent1との最近のチャットのやり取りについて、感情分析が行われました。分析結果はまだ処理されていません。
- Agent1は、顧客からの質問に回答する際に、storage1に保存されている製品シートの詳細な製品情報を使用しません。
コントソ社の財務部門によると、仕入先からの請求書は、契約書に定められた条件と一致していることを確認するため、手作業で精査する必要があるとのことです。請求書には表やロゴ、様々なレイアウトが含まれているため、一貫した処理が困難です。
要件
計画されている変更
コントソ氏は以下の変更を実施する予定です。
プロジェクト1向けに、仕入先請求書の視覚的なレイアウトとテキスト内容の両方を評価することで請求書を分析し、仕入先との契約条件と照合できるソリューションを実装する。
- Agent1で使用される基本モデルのデプロイメントを更新し、モデルのバージョンを標準化して、継続性と一貫した応答を確保します。
- Agent1がstorage1に保存されている製品シートから詳細な製品情報を取得して使用できるようにします。
- Agent1が顧客からの質問に回答するために使用できる製品シートのインデックス作成ソリューションを実装する。
・動画制作ソリューションの開発を完了する。
技術要件
Contoso社は、以下の技術要件を特定しました。
- Agent1で使用されるモデル展開は、拡張性が高く、高スループットの生成型AIワークロードをサポートし、予約済みのスループット容量を必要とせずに、変動する顧客サポートトラフィックを処理するために動的に拡張する必要があります。
- 製品シートは、セマンティック検索とベクトル検索を可能にするインデックス作成パイプラインを使用して処理され、Agent1が関連する製品情報を取得できるようにする必要があります。
製品シートの情報に基づいて生成される回答は、関連性があり、完全かつ正確でなければなりません。
- エージェント1は、製品シートを使用して、製品の詳細に関する自然言語の質問に答えることができなければなりません。
- エージェント1が使用するモデルのバージョンは、安定した応答を確保するために一貫している必要があります。
- モデルによって処理されるデータは、EU域内に留まらなければならない。
セキュリティおよびコンプライアンス要件
Contosoは、以下のセキュリティおよびコンプライアンス要件を特定しています。
- APIキーを使用してFoundryにデプロイされたモデルにアクセスしてはなりません。
Azureリソースへのアクセスは、最小権限の原則に従う必要があります。
Contosoの開発者は、Microsoft Entra認証を使用してMicrosoft Foundryリソースへの認証を行う必要があります。
- Project1へのアクセス権は、SC_Agent1_Devという名前のセキュリティグループを使用して、Agent1Devチームのメンバーに割り当てる必要があります。
- Project1へのアクセス権は、SC_Agent1_Testという名前のセキュリティグループを使用して、Agent1Testチームのメンバーに割り当てる必要があります。
- Agent1は、顧客データを含む文書がストレージ1の製品シートリポジトリに誤って追加された場合でも、顧客情報を決して開示してはならない。
製品仕様書には、テキストが埋め込まれた画像が含まれている場合があります。Agent1は、画像内に隠されている可能性のある悪意のある命令から保護される必要があります。
ビジネス要件
Contosoは以下のビジネス要件を特定しました。
- Agent1とやり取りするユーザーは、今後のやり取りにおいてパーソナライズされた体験を得る必要があり、そのためにはAgent1が会話の文脈を保持し、過去のやり取りから関連情報を想起できる機能が必要です。
- エージェント1は、Contosoが販売する製品に関する質問のみに回答しなければならない。
財務部門から報告された問題を解決する請求書レビューソリューションを提案する必要があります。提案には何を含めるべきでしょうか？

A. Foundry Tools における Azure コンテンツの理解
B. 画像解析
C. Foundry Tools の Azure Document Intelligence
D. チャット完了

Question 5

あなたは、複数のエージェントを含む「Project1」という名前のMicrosoft Foundryプロジェクトを計画しています。
各エージェントは同じAzure AI Searchリソースにアクセスします。
Project1内でAzure AI Searchの認証情報を一元管理するためのソリューションを提案してください。このソリューションは、すべてのエージェントに実装する必要があります。
何をおすすめしますか？

A. Azure AI Search リソースへの接続を追加します。
B. Azure AI Search リソースのキーベースのアクセス制御を無効にします。
C. Azure AI Search リソースに対してロールベースのアクセス制御 (RBAC) を有効にします。
D. Azure AI Search リソースに接続するマネージド プライベート エンドポイントを作成します。

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