Microsoft Azure AI Engineer Associate AI-103-JPN

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최신 Azure AI Engineer Associate AI-103-JPN 무료샘플문제:

1. あなたは、自然な音声対話をサポートするために、Microsoft Foundry プロジェクトでエージェント ワークフローを作成しています。
エージェントは、連続的な音声入力を受け取り、推論のためにその入力をテキストに変換し、その後、音声による応答をユーザーに返す必要があります。ワークフローは以下の要件を満たす必要があります。
・発話交代方式をサポートする。これにより、ユーザーが話し終える前にエージェントが音声出力の生成を開始する。
会話のような自然な体験を維持するために、低遅延で動作します。
リアルタイムのエージェントとのやり取りでは、音声認識と音声合成の両方を有効にする必要があります。
あなたはどうすべきでしょうか？

A) 受信音声にはリアルタイム音声認識を使用し、エージェントの応答にはテキスト音声認識を使用します。
B) バッチ文字起こしを使用して音声入力を変換し、エージェントからテキスト応答を返します。
C) 埋め込みモデルを使用して音声をエンコードし、次に音声をテキストと音声にデコードします。
D) 音声翻訳を使用して音声を別の言語に変換し、翻訳されたテキストを返します。

2. 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：必要な句が欠落している場合にレスポンスを再生成するリフレクションパスを追加します。
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

3. あなたはMicrosoft Foundryプロジェクトを持っています。
エージェントを含む顧客サポートソリューションを構築する予定です。このソリューションは、以下の要件を満たす必要があります。
* Azure AI Searchに保存されている社内製品ドキュメントに基づき、正確で状況に応じた応答を提供する。
* 長い文脈にわたる、深く多段階的な推論を必要とする。
* 詳細な自然言語による応答を生成します。
エージェントを動かすために、どのタイプのモデルを使用すべきでしょうか？

A) 大規模言語モデル(LLM)
B) キーワード抽出モデル
C) マルチモーダルモデル
D) 小規模言語モデル (SLM)

4. Microsoft Foundry プロジェクトにチャット アプリがあり、Azure AI Search のベクトル化インデックスがあります。
以下の要件を満たすには、インデックスに接続する必要があります。
複雑な質問では、複数の情報チャンクから情報を取得する必要があります。
* 複数ターンにわたる会話は、情報検索計画に影響を与える必要がある。
* 遅延を削減するため、データ取得は並列で実行する必要があります。
どの検索方法を用いるべきでしょうか？

A) 思考の連鎖
B) 古典的な検索拡張生成 (RAG)
C) エージェント型検索拡張生成 (RAG)
D) 反復検索

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、Foundry Tools の Azure Speech を使用します。
en-usロケール向けにベースラインの音声認識モデルを微調整し、そのモデルを公開します。
エージェントは音声認識REST APIを呼び出し、プロジェクトIDが無効であることを示すエラーメッセージを返します。
プロジェクトプロパティを正しいIDに設定する必要があります。
プロジェクトプロパティはどのような値に設定すべきですか？

A) カスタム音声プロジェクトID
B) プロジェクトID
C) プロジェクトのURL
D) カスタム音声エンドポイントURL

질문과 대답: