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

1. トラフィック量の多いエージェントを含む Microsoft Foundry プロジェクトがあります。
最近のアップデート後、運用コストが大幅に増加しました。
監視の結果、エージェントへのユーザーアクセス量は変化していないことが確認されました。
リクエストまたはレスポンスの特性の変化が、増加の原因となっているのではないかと疑っている。
追加コストの原因が、モデルの入力サイズ、出力サイズ、またはツール使用範囲の拡大のいずれにあるかを特定する必要があります。
どの可観測性機能を使用すべきでしょうか？

A) 実行成功率
B) 評価指標
C) レイテンシ
D) トークンの使用

2. PaymentAgent という名前のエージェントを含む Microsoft Foundry プロジェクトがあります。
PaymentAgentには、外部APIを使用して顧客への払い戻しを行う機能ツールが含まれています。
YAML形式でワークフローを作成しています。
ワークフローが人間の承認のために一時停止し、承認が得られた後にのみ返金処理に進むようにする必要があります。
ワークフロー定義は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。

3. 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) インデクサの状態と障害履歴
C) レイテンシー内訳トレース
D) 予測ドリフト指標

4. 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) ドキュメントのプロンプトシールド
B) ユーザープロンプト用のプロンプトシールド
C) 画像モデレーション
D) 保護された素材テキスト

5. Agent1がストレージ1から関連製品情報を取得できるように、インデックス作成パイプラインを構成する必要があります。このソリューションは技術要件を満たしている必要があります。
どの2つの組み込みスキルを使うべきでしょうか？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) 言語検出
B) キーワード抽出
C) エンティティ認識
D) テキスト分割
E) Azure OpenAL 埋め込み
F) 行く

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