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Microsoft Developing AI Apps and Agents on Azure (AI-103日本語版) Sample Questions:

1. ユーザーが写真をアップロードできるようにするサポートエージェントをデプロイしています。
アップロードされた画像を自動的に分類し、有害コンテンツを検出する必要があります。ソリューションは、有害度レベルに基づいてコンテンツをブロックする必要があります。
あなたはどうすべきでしょうか？

A) プロンプトシールドを有効にします。
B) Foundry Tools の Azure Vision を使用して、光学文字認識 (OCR) 出力にキーワード スキャンを適用します。
C) ブロックリストを使用します。
D) 画像モデレーションを実装します。

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) 接地検出フィルターを適用します。
B) リクエストにプロンプ​​トと入力画像を含めます。
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。

3. 注：このセクションには、同じシナリオと問題に関する複数の質問セットが含まれています。各質問には、問題に対する固有の解決策が提示されています。提示された解決策が、提示された目標を満たしているかどうかを判断する必要があります。セット内の複数の解決策が問題を解決できる場合もあります。また、セット内のどの解決策も問題を解決できない場合もあります。
このセクションの質問に回答すると、前のセクションに戻ることはできません。そのため、これらの質問は復習画面には表示されません。
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。
ユーザーからは、取得したコンテンツに規定の規制条項が含まれている場合でも、一部の回答では必要な規制条項が省略されているとの報告がある。
回答の完全性を改善する必要があります。
解決策：max_tokens パラメータの値を増やします。
これは目標を達成していると言えるでしょうか？

A) いいえ
B) はい

4. 顧客サポートWebアプリで使用されるプロンプト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、Foundryポータル内で実行されていないPythonサービスから呼び出されます。
エージェント実行全体にわたる遅延の異常や例外を捕捉するために、エンドツーエンドのトレースを実装する必要があります。
どの2つの部品を使用すればよいでしょうか？それぞれの正解は完全な解決策を示しています。
注：正解ごとに1ポイントが加算されます。

A) マイクロソフトセンチネル
B) Log Analyticsワークスペース
C) Azure Monitor エージェント
D) アプリケーションインサイト
E) OpenTelemetry

5. 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) 検索拡張生成 (RAG) に切り替えます。
B) レスポンスが返される前にリフレクションパスを追加します。
C) レスポンスストリーミングを有効にします。
D) 温度パラメータの値を減らします。

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