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

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

2. スキャンされたPDF形式の請求書を処理するアプリケーションがあります。請求書のレイアウトは様々で、複数ページにわたる表が含まれています。
光学文字認識(OCR)を使用して合計金額と請求書番号を抽出するパイプラインがあります。
結果はしばしば
文書構造が無視されるため、誤りです。
OCR、レイアウト分析、およびテンプレート一般化フィールド抽出機能を提供するソリューションを実装する必要があります。このソリューションは、カスタムモデルのトレーニングを必要としないものでなければなりません。また、管理作業を最小限に抑える必要があります。
解決策には何を含めるべきですか？

A) Foundry Tools の Azure コンテンツ理解
B) Azure Machine Learning モデル
C) Foundry Tools の Azure 言語

3. Project1という名前のMicrosoft Foundryプロジェクトがあります。
プロジェクト1には、PDF形式の仕入先請求書を処理するアプリケーションが含まれています。
Foundry ToolsでAzure Document Intelligenceを構成して、PDFのセクションと表構造を保持するMarkdown出力を生成する必要があります。このソリューションは、開発作業を最小限に抑える必要があります。
あなたはどうすべきでしょうか？

A) PDFを分析する際に、出力をfiguresに設定します。
B) 信頼度閾値を上げます。
C) output_content_format=ContentFormat.MARKDOWN の値を設定します。
D) ドキュメントを分析する際に、content=markdown を設定します。

4. 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) エンティティ認識
B) 行く
C) キーワード抽出
D) Azure OpenAL 埋め込み
E) 言語検出
F) テキスト分割

5. 次の表に示すように、3つのエージェントを含むMicrosoft Foundryプロジェクトがあります。
名前
説明
トリアージエージェント
顧客からの問い合わせを分類する
ポリシーエージェント
内部コンテンツを検索してポリシーに関する質問に回答します
アクションエージェント
HTTP API を呼び出してチケットを作成または更新します
顧客からのリクエストが以下の要件を満たすように、エージェント間の連携を調整する必要があります。
* 条件分岐とエージェント間で共有される状態を使用する、決定論的で段階的なプロセスをサポートする。
* 必要に応じて、トリアージ結果に基づいてチケット処理をトリガーします。
解決策は開発労力を最小限に抑えるものでなければならない。
解決策には何を含めるべきですか？

A) ワークフロー
B) アプリケーションコードで調整された個別のエージェント実行
C) マルチエージェントグループチャットセッション
D) スレッドとワークフローなしでの実行

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