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Authoritative study platform

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Make full use of your sporadic time

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It is a truth universally acknowledged that there are more and more people in pursuit of the better job and a better life in the competitive world, especially these people who cannot earn a nice living. A lot of people has regard passing the AI-103日本語 exam as the best and even only one method to achieve their great goals, because they cannot find the another method that is easier than the exam to help them to make their dreams come true, and more importantly, the way of passing the AI-103日本語 exam can help them save a lot of time. So a growing number of people have set out to preparing for the exam in the past years in order to gain the higher standard life and a decent job. As is known to us, the exam has been more and more difficult for all people to pass, but it is because of this, people who have passed the AI-103日本語 exam successfully and get the related certification will be taken seriously by the leaders from the great companies.

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Microsoft AI-103日本語 Exam Syllabus Topics:

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

Question 1

ドラッグアンドドロップ問題
Azure AI Search を使用する Web アプリケーションをお持ちです。
アクティビティをレビューしたところ、予想を上回る検索クエリ数が確認されました。クエリキーが侵害された疑いがあります。
検索エンドポイントへの不正アクセスを防止し、ユーザーがドキュメントコレクションに対して読み取り専用アクセスのみを許可されるようにする必要があります。また、アプリケーションのダウンタイムを最小限に抑えるソリューションが求められます。
どの3つの行動を順番に実行すべきでしょうか？回答するには、行動リストから適切な行動を回答欄に移動させ、正しい順序に並べ替えてください。

Question 2

Azure AI Studioでは、GPT-35 Turboモデルを使用してCompletionsプレイグラウンドを利用します。
プロンプトに以下のコードが含まれています。
function F(n)
{
var f = [0, 1];
for (var i = 2; i < n; i++) f[i] = f[i-1] + f[i-2];
return f;
}
コードの説明を作成するにはモデルが必要です。解決策はコストを最小限に抑えるものでなければなりません。
あなたはどうすべきでしょうか？

A. 温度パラメータを1に設定します。
B. モデルを GPT-4-32k に変更します。
C. プロンプトに関数 F(説明) を追加します。
D. プロンプトに // 関数 F は何をしますか? を追加します。

Question 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、Foundry Too の Azure Content Understanding を使用して、ベンダーのオンボーディング パケットを処理します。これらのパケットには、表とハイパーリンクを含むデジタル PDF ファイルが含まれています。
抽出されたコンテンツは検索用にインデックス化され、Markdown形式で下流のエージェントに提供されます。
検索拡張生成(RAG)ワークフローに最適化されたレイアウトと意味構造を持つMarkdown出力を生成する必要があります。
どの内蔵アナライザーを使用すべきですか？

A. 事前構築済みドキュメントフィールドスキーマ
B. 事前構築済みレイアウト
C. プリビルド読み取り
D. 組み込みドキュメント検索

Question 4

PDF形式のポリシーマニュアルを取り込むAzure AI Searchインデクサーをお持ちです。
クライアントアプリケーションは、テキストと画像の両方について境界ポリゴンを持つページレベルの引用を表示する必要があります。
Azure AI Search スキルセットに、組み込みのマルチモーダルコンテンツ抽出スキルを 1 つ追加する必要があります。ソリューションは、次の要件を満たす必要があります。
テキストと画像の位置メタデータを提供する。
複数ページにまたがる表を抽出する。
何を追加すればいいですか？

A. 文書抽出
B. Azureコンテンツ理解
C. GenAIプロンプト
D. ドキュメントレイアウト

Question 5

あなたはMicrosoft Foundryプロジェクトを持っています。
社内ポリシー文書の検索ソリューションをサポートするには、モデルカタログからモデルをデプロイする必要があります。このモデルは、文書内のテキストとユーザーのクエリのベクトル表現を生成する必要があります。
どのタイプのモデルを使用すべきですか？

A. 大規模言語モデル(LLM)
B. 小型言語モデル(SLM)
C. 埋め込みモデル
D. 画像生成モデル

Solutions: