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One-year free update AI-103日本語 latest dumps

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About Microsoft AI-103日本語 Exam Questions

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Online test engine

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No Help, Full Refund

If you failed the exam with our AI-103日本語 dumps torrent, we promise you full refund. You can wait the updating of AI-103日本語 - Developing AI Apps and Agents on Azure (AI-103日本語版) latest dumps or choose to free change other dumps if you have other test. Whatever you choose, we will ensure to reduce your loss. Once you decide to refund, please send the score report to us, we will refund you after confirmation.

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

1. RAGアプリケーションの継続的評価に、自動接地チェックを追加する必要があります。
チェック結果は合格か不合格かの単純な二択で、別途審査モデルを導入する必要があってはなりません。どの評価モデルを使用すべきでしょうか？

A) 流暢さ
B) 関連性
C) 地に足の着いた感覚(1～5点)
D) グラウンディングプロ

2. 本番環境アプリケーションは、環境変数に格納された API キーを使用して Microsoft Foundry に対して認証を行います。セキュリティチームは、ハードコードされたシークレットを削除し、すべての呼び出しについてプリンシパルごとの監査を有効にするよう求めています。どちらのアプローチが両方の要件を満たしますか？

A) マネージドID(キーレス)を使用してMicrosoft Entra IDで認証する
B) サービス間で単一のAPIキーを共有し、IPアドレスの許可リストで制限する
C) APIキーをマスク変数としてデプロイメントパイプラインに埋め込む
D) APIキーをAzure Key Vaultに移動し、毎月ローテーションする

3. 法務チームは、非構造化契約書から条項と推論フィールドを抽出する必要があります。必須フィールドの1つは契約終了日ですが、これは明示的に記載されていないため、開始日と契約期間から導き出す必要があります。チームにはラベル付きのトレーニングデータがありません。どのツールが最適でしょうか？

A) 事前構築済みコントラクトまたはゼロショットカスタムアナライザーを使用した Azure Content Understanding
B) Azure AI Searchのセマンティックランカー
C) ラベル付きサンプルでトレーニングされたAzure AI Document Intelligenceカスタムモデル
D) Foundry Tools の Azure Translator

4. 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、データ取得ツールとしてAzure AI Searchを使用します。
エージェントがドキュメント内および埋め込み画像内のテキストに基づいて応答を生成できるように、PDFをAzure AI Searchインデックスに取り込む予定です。
利用者は、出典ファイルへのリンクを含む引用を求めている。
インデックス作成の際には、画像が内蔵の光学文字認識(OCR)機能の入力として使用できる構造に抽出されるようにする必要があります。
どのインデックス作成方法を採用すべきでしょうか？

A) 画像データを検索可能なフィールドに書き込むための outputFieldMappings パラメータ
B) インデックスのコンテンツフィールドに対してOCRスキルを直接実行するスキルセット
C) OCR入力を再構築するシェイパースキル
D) 画像データを正規化された画像コレクションに抽出するインデクサー

5. エージェントを含む Microsoft Foundry プロジェクトがあります。
エージェントの知識源は、Azure Blob Storageに保存されているスキャン済みのPDFトラブルシューティングガイドのセットです。ガイドページは2列レイアウトと表で構成されています。
PDFを処理するには、Foundry ToolsのAzure Content Understandingを使用します。
処理済みのコンテンツをインデックスに取り込み、検索拡張生成(RAG)に利用し、抽出したフィールドを後続の自動化のために保存する予定です。
関係者は、抽出された各フィールド値が元のPDFのどこから来たのかを確認できなければならず、信頼性の低い抽出結果は手動レビューのために回送する必要がある。
コンテンツ理解ドキュメントアナライザーの出力には、フィールドごとの信頼度スコアと、ソースドキュメント内の位置を示すソース情報が含まれ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) アナライザーを、すべてのフィールドに対して生成抽出を使用するように設定します。
B) estimateFieldSourceAndConfidence を有効にします。
C) ラベル付きサンプルを提供する。
D) enableSegmentをtrueに設定します。

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