Microsoft Developing AI Apps and Agents on Azure (AI-103日本語版) - AI-103日本語 Exam Practice Test

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？

ホットスポットに関する質問
言語モデルにプロンプ​​トテキストを送信する前に、機密情報を削除するPythonアプリケーションがあります。そのアプリケーションには以下のコードが含まれています。

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。

ホットスポットに関する質問
デプロイ済みのチャットモデルを含むMicrosoft Foundryプロジェクトがあります。
Pythonサービスがあり、そこからモデルにAPIリクエストが送信されます。このサービスは、生成された出力を承認済みの応答パターンと比較する自動検証システムと統合されています。
関係者によると、わずかな文言の違いが検証結果の不一致を引き起こしているとのことだ。
出力の安定性を向上させるには、リクエストパラメータを更新する必要があります。解決策は推論の質を最大限に高めるものでなければなりません。
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。

Azure OpenAIリソースを含むAzureサブスクリプションをお持ちです。
GPT-4モデルをリソースにデプロイします。
モデルの基礎データとして使用されるファイルをアップロードできることを確認する必要があります。
作成すべきリソースは、どの2種類でしょうか？それぞれの正解は、解決策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。

ユーザーが写真をアップロードできるようにするサポートエージェントをデプロイしています。
アップロードされた画像を自動的に分類し、有害コンテンツを検出する必要があります。ソリューションは、有害度レベルに基づいてコンテンツをブロックする必要があります。
あなたはどうすべきでしょうか？

エージェントとイメージ生成モデルのデプロイメントを含む Microsoft Foundry プロジェクトがあります。
このエージェントは、ユーザーが提供した商品写真からオリジナルの画像を生成します。
生成された画像が、提供された写真の製品アイデンティティと視覚的特徴を維持していることを確認する必要があります。
あなたはどうすべきでしょうか？

本番環境アプリケーションは、環境変数に格納された API キーを使用して Microsoft Foundry に対して認証を行います。セキュリティチームは、ハードコードされたシークレットを削除し、すべての呼び出しについてプリンシパルごとの監査を有効にするよう求めています。どちらのアプローチが両方の要件を満たしますか？

事例研究1 - コントソ社
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。
- Ag ent1 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、仕入先との契約条件と照合でき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。
セキュリティおよびコンプライアンス要件を満たすようにAgent1を設定する必要があります。何を使用すればよいでしょうか？

ホットスポットに関する質問
Azure AI Search を使用するエンリッチメント パイプラインを作成しています。ナレッジ ストアには、構造化されていない JSON データと、スキャンされた PDF ドキュメントのテキストが含まれています。
各データタイプには、どの投影法を使用すべきでしょうか？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。

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。

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？

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？