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最新的 Azure AI Engineer Associate AI-103-JPN 免費考試真題:

1. あなたは、Project1 という名前の Microsoft Foundry プロジェクトにデプロイされたモデルを使用して応答を生成する App1 という名前の Web アプリケーションを構築しています。
App1は、モデルにプロンプ​​トを送信する前に、Azure AI Searchを使用してドキュメントを取得する必要があります。
Project1とApp1を統合する必要があります。ソリューションは以下の要件を満たす必要があります。
* 複数のクライアントアプリケーションは、同じ検索設定を使用する必要があります。
* セキュリティポリシーは、鍵ベースの認証を防止するものでなければならない。
管理業務は最小限に抑えなければならない。
あなたはどうすべきでしょうか？

A) Project1 で Azure AI Search 接続を構成し、各アプリケーションでその接続を参照します。
B) Microsoft Entra認証を使用して、各アプリケーションからAzure AI Searchを直接呼び出します。
C) Foundry でカスタム HTTP 接続を作成し、アプリケーションごとに Azure AI Search エンドポイントを手動で構成します。
D) アプリケーションごとにマネージド ID を有効にし、Azure AI Search を直接呼び出します。

2. エージェントを含む Microsoft Foundry プロジェクトがあります。
エージェントが複数の会話にわたってユーザー設定を記憶できるようにするには、長期記憶を有効にする必要があります。保存される記憶は、クライアントアプリケーションがユーザーIDを手動で生成することなく、認証済みユーザーごとに分離されている必要があります。
Pythonコードを完成させるにはどうすればよいでしょうか？適切な値を正しい場所にドラッグして回答してください。
各値は、1回だけ使用することも、複数回使用することも、全く使用しないこともできます。
注：正解ごとに1ポイントが加算されます。

3. 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。

4. 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と埋め込み画像の両方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ことを計画しています。
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) 画像データをnormalized_imagesコレクションに抽出するインデクサー
C) OCR入力を再構築するShaperスキル
D) 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ためのスキルセット

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

問題與答案：