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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:

1. Project1という名前のMicrosoft Foundryプロジェクトがあり、その中に以下のものが含まれています。
- 外部APIを呼び出すOpenAPIツール
- 外部 API の API キーを格納する Connection1 という名前のプロジェクト接続。エージェントが OpenAPI ツールを呼び出すと、API は 401 認証エラーを返し、トレースでは API キー ヘッダーが送信されていないことが示されます。
OpenAPIツールが、すべてのリクエストにConnection1のAPIキーを自動的に含めるようにする必要があります。
あなたはどうすべきでしょうか？

A) ツールを接続1に接続します。
B) ツールをProject1のデフォルト接続を使用するように設定します。
C) OpenAPI仕様にAPIキーヘッダーを手動で追加します。
D) IDパススルーを有効にして、ツールが呼び出し元のMicrosoft Entraトークンを使用するようにします。

2. ホットスポットに関する質問
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。

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を解析する際に、出力設定を「図」にしてください。
B) output_content_format=ContentFormat.MARKDOWN の値を設定します。
C) ドキュメントを分析する際に、content=markdown を設定します。
D) 信頼度閾値を上げる。

4. Microsoft Foundry プロジェクトがあり、Azure AI Search を使用してエージェントを内部ドキュメントに紐付けています。
最近のコンテンツ更新後、ユーザーからエージェントの回答の精度が低下したとの報告が寄せられている。
取得したコンテンツが、モデルが生成する応答に悪影響を与えているかどうかを特定する必要があります。
どの観測可能性シグナルを検証すべきでしょうか？

A) インデクサの状態と障害履歴
B) 予測ドリフト指標
C) グラウンディング評価指標
D) レイテンシー内訳トレース

5. あなたはAzureサブスクリプションをお持ちです。
あなたは、Azure AIのDALL-Eモデルを使用するアプリを開発する予定です。
モデルをデプロイする必要があります。
何を使うべきでしょうか？

A) Azure SDK for JavaScript および Azure Machine Learning Studio。
B) AzureポータルとMicrosoft Graph API
C) PythonおよびPowerShellコマンドレット用のAzure SDK。
D) Microsoft Foundry および Azure コマンドラインインターフェイス (CLI)

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