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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、Azure AI Search を使用してエージェントを内部ドキュメントに紐付けています。
最近のコンテンツ更新後、ユーザーからエージェントの回答の精度が低下したとの報告が寄せられている。
取得したコンテンツが、モデルが生成する応答に悪影響を与えているかどうかを特定する必要があります。
どの観測可能性シグナルを検証すべきでしょうか？

A) グラウンディング評価指標
B) レイテンシー内訳トレース
C) 予測ドリフト指標
D) インデクサの状態と障害履歴

2. 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 OpenAI Responses API呼び出し
B) Foundry Tools の Azure コンテンツ理解アナライザー
C) Foundry Tools のテキスト分析モデル展開における Azure 言語
D) 生成型チャット完了リクエスト

3. 次の表に示すように、3つのエージェントを含むMicrosoft Foundryプロジェクトがあります。

顧客からのリクエストが以下の要件を満たすように、エージェントを調整する必要があります。
- 条件付きステップベースの決定論的プロセスをサポートする
エージェント間で分岐および共有される状態。
- 必要に応じて、トリアージ結果に基づいてチケット処理をトリガーします。
解決策は開発労力を最小限に抑えるものでなければならない。
解決策には何を含めるべきでしょうか？

A) 複数エージェントによるグループチャットセッション
B) ワークフロー
C) スレッドとワークフローなしの実行
D) アプリケーションコードで調整された個別のエージェント実行

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

5. あなたはMicrosoft Foundryプロジェクトを持っています。
リアルタイム推論をサポートするには、モデルカタログからモデルをデプロイ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。
- キーベース認証を使用する。
- リアルタイムのREST APIアクセスをサポートします。
- Azure の仮想マシンの vCPU クォータを消費しない
サブスクリプション。
どのタイプのデプロイメントを使用すべきでしょうか？

A) 標準
B) セルフホスト型コンテナ
C) サーバーレスAPI
D) バッチ

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