Microsoft Azure AI Engineer Associate AI-103-JPN

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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

大量の標準的な製品説明文を、迅速かつ一貫性を保ち、かつ低コストで20言語に翻訳するアプリケーションが必要です。テキストは簡潔で、業界特有のニュアンスは含まれていません。どの手法が最適でしょうか？

A. カスタムシステムプロンプトを使用した大規模言語モデル翻訳フロー
B. Azure AI ドキュメントインテリジェンス
C. Foundry Tools の Azure Translator
D. 20の対象言語それぞれに対して個別に微調整されたモデル

Question 2

事前に構築された Azure 言語モデルを使用するアプリケーションがあります。
以下の要件を満たす要約を作成する必要があります。
- ビデオ内の各プレゼンターを特定し、各テキストファイルに属性を付与します。
文
- 元の文の順序を保持します
- 正確に3つの文を返します
どの言語サービス機能を使用すべきですか？

A. 抽出型要約
B. 抽象的要約
C. キーワード抽出
D. 感情分析

Question 3

顧客サポート担当者が使用する、検索拡張生成(RAG)チャットソリューションを含むMicrosoft Foundryプロジェクトがあります。
Pipeline1という名前のCI/CDパイプラインに、自動化されたプレプロダクション評価ステップを追加します。この評価は、サポート質問と想定される背景コンテキストを含むラベル付きテストデータセットに対して実行されます。
サポートされていないコンテンツや取得ミスが定義されたしきい値を超えた場合に、Pipeline1が失敗するようにする必要があります。
- 回答には、取得した情報源によって裏付けられていない主張が含まれる
コンテンツ
取得したソースコンテンツがラベル付けされた期待値と一致しません
コンテクスト
Pipeline1では、どの2つの組み込み評価関数を使用すべきでしょうか？それぞれの正解は、解答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. 流暢さ
B. 回答の完全性
C. 検索
D. 地に足の着いた感覚
E. コヒーレンス

Question 4

事例研究1 - Contoso, Ltd
概要
会社情報
Contoso, Ltdは、Microsoft Foundryを使用して生成型AIおよびエージェントベースのソリューションを構築、展開、管理する多国籍小売企業です。
既存の環境
アイデンティティ環境
Contosoは、エージェントが組織のリソースやサービスにアクセスできるようにするID管理、認証、認可機能にMicrosoft Entra IDを使用しています。
Contosoは最近、既存のAIソリューションを最適化および保守するために、Agent1Dev Teamという新しいAIエンジニアリングチームを結成しました。
チームは、ソリューションアーキテクト、DevOpsエンジニア、セキュリティエンジニアと協力して、AIアプリケーションの設計、実装、監視、およびセキュリティ対策を行います。
Contosoには、AIソリューションの導入前にその妥当性を検証する「Agent1Test Team」というチームも存在する。
生成環境
Contosoは、Project1とProject2という名前の2つのプロジェクトを含むMicrosoft Foundry環境を構築しています。
プロジェクト1
Project1には、顧客からの製品に関する問い合わせやトラブルシューティングの依頼に対応する、Agent1という名前のカスタマーサポートエージェントが含まれています。
Agent1には以下の設定があります。
- Agent1は基本モデルのデプロイメントを使用します。
安全性評価パイプラインは有効になっていません。
ツール呼び出し承認ワークフローは有効になっていません。
会話メモリの制約は設定されていません。
Agent1は、デジタルサポートチャネルを使用して顧客とやり取りし、Contoso製品に関する一般的な質問に回答します。
Project1は、欧州連合(EU)域内にあるAzureリージョンにデプロイされています。
Agent1開発チームは、Project1を使用してAgent1の最適化と保守を行います。
プロジェクト2
Project2には、既に展開済みの動画生成モデルが含まれています。Contoso社のマーケティング部門はProject2にアクセスでき、このモデルを用いて動画制作ソリューションを開発する予定です。
解決策の開発は未完了です。
データ環境
Contosoは、AIアプリケーションをサポートするAzureリソースに製品関連情報を保存します。
Azure環境には、Contoso製品の製品詳細シートを保存するstorage1という名前のAzure Blob Storageアカウントが含まれています。
製品仕様書には、仕様、機能説明、および製品サポート情報が記載されており、エージェント1はこれらを使用して顧客からの質問に回答できます。製品仕様書はPDF形式で保存されます。
問題提起
コントソ氏は以下の問題点を指摘している。
- Agent1はContoso製品に関する一般的な知識しか持っていません。
- Agent1との最近のチャットのやり取りについて、感情分析が行われました。分析結果はまだ処理されていません。
- Agent1は、顧客からの質問に回答する際に、storage1に保存されている製品シートの詳細な製品情報を使用しません。
コントソ社の財務部門によると、仕入先からの請求書は、契約書に定められた条件と一致していることを確認するため、手作業で精査する必要があるとのことです。請求書には表やロゴ、様々なレイアウトが含まれているため、一貫した処理が困難です。
要件
計画されている変更
コントソ氏は以下の変更を実施する予定です。
プロジェクト1向けに、仕入先請求書の視覚的なレイアウトとテキスト内容の両方を評価することで請求書を分析し、請求書の詳細が仕入先との契約条件と照合できるようにするソリューションを実装する。
- Agent1で使用される基本モデルのデプロイメントを更新し、モデルのバージョンを標準化して、継続性と一貫した応答を確保します。
- Agent1がstorage1に保存されている製品シートから詳細な製品情報を取得して使用できるようにします。
- Agent1が顧客からの質問に回答するために使用できる製品シートのインデックス作成ソリューションを実装する。
・動画制作ソリューションの開発を完了する。
技術要件
Contoso社は、以下の技術要件を特定しました。
- Agent1で使用されるモデル展開は、拡張性が高く、高スループットの生成型AIワークロードをサポートし、予約済みのスループット容量を必要とせずに、変動する顧客サポートトラフィックを処理するために動的に拡張する必要があります。
- 製品シートは、セマンティック検索とベクトル検索を可能にするインデックス作成パイプラインを使用して処理され、Agent1が関連する製品情報を取得できるようにする必要があります。
製品シートの情報に基づいて生成される回答は、関連性があり、完全かつ正確でなければなりません。
- エージェント1は、製品シートを使用して、製品の詳細に関する自然言語の質問に答えることができなければなりません。
- エージェント1が使用するモデルのバージョンは、安定した応答を確保するために一貫している必要があります。
- モデルによって処理されるデータは、EU域内に留まらなければならない。
セキュリティおよびコンプライアンス要件
Contosoは、以下のセキュリティおよびコンプライアンス要件を特定しています。
- APIキーを使用してFoundryにデプロイされたモデルにアクセスしてはなりません。
Azureリソースへのアクセスは、最小権限の原則に従う必要があります。
Contosoの開発者は、Microsoft Entra認証を使用してMicrosoft Foundryリソースへの認証を行う必要があります。
- Project1へのアクセス権は、SC_Agent1_Devという名前のセキュリティグループを使用して、Agent1Devチームのメンバーに割り当てる必要があります。
- Project1へのアクセス権は、SC_Agent1_Testという名前のセキュリティグループを使用して、Agent1Testチームのメンバーに割り当てる必要があります。
- Agent1は、顧客データを含む文書がストレージ1の製品シートリポジトリに誤って追加された場合でも、顧客情報を決して開示してはならない。
製品仕様書には、テキストが埋め込まれた画像が含まれている場合があります。Agent1は、画像内に隠されている可能性のある悪意のある命令から保護される必要があります。
ビジネス要件
Contosoは以下のビジネス要件を特定しました。
- Agent1とやり取りするユーザーは、今後のやり取りにおいてパーソナライズされた体験を得る必要があり、そのためにはAgent1が会話の文脈を保持し、過去のやり取りから関連情報を想起できる機能が必要です。
- エージェント1は、Contosoが販売する製品に関する質問のみに回答しなければならない。
Agent1向けに、ユーザーとの個別インタラクションを設定する必要があります。ソリューションはビジネス要件を満たさなければなりません。
解決策には何を含めるべきですか？

A. ガードレール
B. メモリ
C. 知識
D. ツール

Question 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. 文書用のプロンプトシールド
C. ユーザープロンプト用のプロンプトシールド
D. 保護された素材テキスト

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