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Microsoft AI-103日本語 Exam Syllabus Topics:
| Section | Weight | Objectives |
|---|---|---|
| Implement computer vision solutions | 10-15% | - Analyze visual content
|
| Implement generative AI solutions | 25-30% | - Optimize and evaluate models
|
| Plan and manage Azure AI solutions | 25-30% | - Manage AI solution lifecycle
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| Implement agentic solutions | 20-25% | - Manage agent operations
|
| Implement text analysis and information extraction solutions | 10-15% | - Analyze and extract information
|
Microsoft Developing AI Apps and Agents on Azure (AI-103日本語版) Sample Questions:
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. レイテンシー
- B. 実行成功率
- C. トークンの使用
- D. 評価指標
Correct Answer: C 🗳️
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ホットスポットに関する質問
貴社は、Microsoft Foundryプロジェクト「Project1」において、顧客サポートエージェントの試験運用を行っています。
Project1は既存のApplication Insightsリソースに接続されており、同社のサポートチームは「トレース」タブで実行結果を確認します。
Foundryエージェントサービスは、以下の動作を実行するように構成されています。
- Application Insights の接続文字列を取得するには、次の関数を呼び出します。
project_client.telemetry.get_application_insights_connection_string()。
- configure_azure_monitor(connection_string=...) を呼び出して有効化します
テレメトリー。
別のLangChainサービスがOpenTelemetryを使用するように構成されており、以下の設定になっています。
- AzureAIOpenTelemetryTracer(connection_string=...,
enable_content_recording=False)
- config={"callbacks":[azure_tracer]} を使用してトレーサーを渡します。
会社の方針には以下の要件があります。
- LangChainとOpenTelemetryからのテレメトリは区別可能である必要がある
同じ Application Insights リソース内。
- プロンプトやツールに秘密情報や認証情報を保存してはいけません
引数、またはスパン属性。
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。
Correct Answer:
ホットスポットに関する質問
エージェントを含む Microsoft Foundry プロジェクトがあります。
エージェントはユーザーがアップロードしたスクリーンショットを受け付け、マルチモーダルなチャットモデルを使用します。
一部のスクリーンショットには、悪意のある可能性のある埋め込みテキストが含まれています。
即時インジェクション攻撃を防ぎ、サードパーティのコンテンツを低信頼度として扱うようにする必要があります。
文書攻撃に対するプロンプトシールドはどのように設定すべきですか？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。
Correct Answer:
あなたは、ユーザーがアップロードした複数のファイルを結合して処理するエージェントを構築する予定です。
エージェントの開発にAzure AI Agent Serviceを使用するかどうかを評価しています。
サービスにアップロードできる各ファイルの最大サイズはどれくらいですか？
- A. 512 MB
- B. 1GB
- C. 256 MB
- D. 10 MB
Correct Answer: A 🗳️
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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. Azure Language in Foundry Tools のテキスト分析モデルのデプロイ
- B. マルチモーダルモデルを使用するAzure OpenAI Responses API呼び出し
- C. 生成型チャット完了リクエスト
- D. Foundry Tools の Azure コンテンツ理解アナライザー
Correct Answer: D 🗳️
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