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Attraction of High Pass Rate

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Getting the Most Rewards in the Least Time

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Online and Thoughtful Service

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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. あなたは、社内文書の検索にAzure AI Searchを使用するアプリケーションを開発しています。
Azure AI Search では、ドキュメントレベルのフィルタリングを実装する必要があります。
解決策に含めるべき3つの行動はどれですか？それぞれの正解は、解決策の一部を示しています。
注：正解ごとに1ポイントが加算されます。

A) すべてのグループを取得します。
B) 各インデックスエントリに許可されたグループを追加する
C) グループごとに1つのインデックスを作成します。
D) ユーザーのグループメンバーシップを取得します
E) 検索リクエストのフィルタとしてグループを提供する
F) 検索リクエストとともに、Microsoft Entra ID からアクセストークンを送信します。

2. Foundry Tools の Azure Speech リソースがあり、そこにカスタムの音声認識モデルがカスタムエンドポイントにデプロイされています。エージェントはこのエンドポイントを使用して、リアルタイムの音声認識を実行します。
お客様のカスタム音声認識モデルの有効期限が近づいています。
モデルの有効期限が切れた場合、どのような動作が想定されますか？

A) カスタムモデルは、モデルの有効期限が切れると自動的に削除されます。
B) 音声認識要求は、同じロケールの最新の基本モデルにフォールバックします。
C) 音声認識リクエストは、モデルが手動で削除されるまで、期限切れのカスタムモデルを引き続き使用します。
D) 新しいカスタムモデルがデプロイされるまで、音声認識リクエストは4xxエラーを返します。

3. ホットスポットに関する質問
顧客サポートアプリケーションを含むMicrosoft Foundryプロジェクトがあります。
Run1という名前の評価を作成し、以下の構成を設定します。
リスクと安全性の指標を含む
- 保護対象物の評価を含む
- 中程度の深刻度しきい値を使用する有害コンテンツ指標が含まれます。以下の構成を持つ Run2 という名前の評価を作成します。
リスクと安全性の指標を含む
- 保護対象物の評価を含む
- 高い深刻度閾値を使用する有害コンテンツ指標を含む
DB1という名前のデータセットに対して両方の評価を実行すると、次の結果が得られます。
- 実行1におけるコンテンツ損傷率：12%
- Run2のコンテンツ損傷率：4%
- Run1の保護対象物質評価：6%
- Run1の保護対象物質評価：6%
DB1を使用して微調整ジョブを開始します。このジョブは、複数のコンテンツ有害性タイプに対する自動RAIチェック中に失敗します。
コンテンツフィルタリングの設定が「高」の深刻度に設定されていることがわかった。
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. Foundry Tools の Azure Constant Understanding を使用する App1 という名前の請求書処理アプリケーションがあります。
あなたは、以下の要件を満たす必要がある、Pipeline1という名前の新しいコンテンツ理解パイプラインを構築しています。
請求書とそれに関連する発注書を比較する
- 音声を静的なベンダー連絡先文書と照合して検証する
- 不一致箇所を含む単一の構造化出力を返す
Pipeline1を設定し、パイプラインを単一のアナライザーエンドポイントとして公開する必要があります。何を設定すればよいでしょうか？

A) ベンダー契約ファイルを参考データとして使用するプロモードの複数ファイルタスク
B) 標準モードで提供されるベンダー契約書を分析中の追加文書として使用する単一ファイルタスク。
C) 抽出されたフィールドに対して信頼度スコアが有効になっている標準モードの単一ファイルタスク。
D) 請求書と発注書をアナライザーへの入力として使用する標準モードの複数ファイルタスク

5. 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

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