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

1. 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) 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
B) 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
C) OCR入力を再構築するShaperスキル
D) 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

2. 貴社は、Microsoft Foundry プロジェクト「Project1」でカスタマーサポートエージェントの試験運用を行っています。Project1 は既存の Application Insights リソースに接続されており、貴社のサポートチームは「トレース」タブで実行結果を確認します。
Foundryエージェントサービスは、以下の動作を実行するように構成されています。
* Application Insights の接続文字列を取得するには、次の関数を呼び出します。
project_client.telemetry.get_application_insights_connection_string()。
* テレメトリを有効にするには、configure_azure_monitor(connection_string=...) を呼び出します。
OpenTelemetryを使用するように構成された別のLangChainサービスには、以下の設定があります。
* AzureAIOpenTelemetryTracerを使用します(connection_string=..., enable_content_recording=False)
* config={ " callbacks " :[azure_tracer]} を使用してトレーサーを渡します。
会社の方針には以下の要件があります。
* LangChainとOpenTelemetryからのテレメトリは、同じApplication Insightsリソース内で区別できる必要があります。
* プロンプト、ツール引数、またはスパン属性に、機密情報や認証情報を保存してはなりません。
以下の各記述について、正しい場合は「はい」を選択してください。そうでない場合は「いいえ」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。

3. Agent1がstorage1に保存されている製品情報を使用するための、計画されている変更と技術要件をサポートするソリューションを提案する必要があります。
推薦状には何を含めるべきでしょうか？

A) Foundry Tools の Azure Translator
B) Foundry Tools の Azure Document Intelligence
C) Bing検索でグラウンディング
D) Azure AI検索

4. 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。
画像アップロードを受け付け、抽出した画像テキストを使用して応答を生成する、マルチモーダルなAI生成モデルをお持ちです。
ユーザーが安全でない画像をアップロードしたり、モデルを操作するための隠された指示を画像に埋め込んだりできることが分かります。
リスクを軽減するための対策を実施する必要があります。
解決策：保護対象物の検出設定を行います。
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

5. App1という名前のPythonアプリケーションがあり、それがProject1という名前のMicrosoft Foundryプロジェクトと統合されています。
App1が以下の要件を満たしていることを確認する必要があります。
* Microsoft Entra マネージド ID を使用して認証します
* Azure OpenAI Responses API を使用して、デプロイ済みのモデルにプロンプ​​トを送信します。Python コードをどのように完成させるべきですか？回答するには、回答領域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。

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