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After-sales service 24/7

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

1. Azure OpenAIのGPT-4モデルを使用して歌詞を生成するチャットボットを構築します。
回答には、モデル学習中に取り込まれた可能性のある人気曲の歌詞が含まれていないことを確認する必要があります。
どのAzure AIコンテンツ安全APIを使用すべきでしょうか？

A) 保護された素材のテキスト検出
B) 接地性検出
C) カスタムカテゴリ
D) テキスト分析

2. 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。
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、取得したポリシー文書から概要を生成します。
ユーザーからは、取得したコンテンツに規定の規制条項が含まれている場合でも、一部の回答では必要な規制条項が省略されているとの報告がある。
回答の完全性を改善する必要があります。
解決策：温度パラメータの値を増やします。
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

3. あなたは、テキストプロンプトから製品マーケティング用の画像を生成するMicrosoft Foundryプロジェクトを持っています。
複数の画像を公開した後、貴社の法務チームは、ある画像の背景にある看板に競合他社のロゴが写っていることを発見した。
ロゴだけを削除し、画像の残りの部分はそのまま残してください。
あなたはどうすべきでしょうか？

A) ロゴが含まれている画像部分にマスクベースのインペインティング編集を適用します。
B) プロンプトのガイダンス強度を高める。
C) 元のプロンプトを修正して、ブランド名を除外します。
D) 別の乱数シードを使用してプロンプトを再実行します。

4. Microsoft Foundry Agent Service を使用して構築されたカスタマーサポートエージェントがあります。このエージェントは、Azure OpenAI モデルのデプロイメントを呼び出します。
負荷テスト中に、呼び出しが断続的に失敗し、HTTP 429 レート制限超過エラーが返されます。
負荷がかかった状態での通話失敗を減らし、信頼性を向上させるためには、スロットリングを適切に処理する必要があります。このソリューションは、サービスおよびモデルの制限内に収ま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) 登録ツールの数を減らす。
B) 指数バックオフとジッターを使用する再試行ポリシーを実装します。
C) 新しいスレッドを作成し、すぐに呼び出しを再試行します。
D) アップロードされたコンテンツをより小さなファイルに分割します。

5. あなたはチャットボットを構築しています。
チャットボットがユーザー入力を個別のカテゴリに分類できることを確認する必要があります。カテゴリは動的であり、推論時に定義されなければなりません。
入力データの分類には、どのサービスを利用すべきですか？

A) Azure AI 言語のカスタム固有表現認識 (NER)
B) Azure OpenAI テキスト要約
C) Azure AI言語カスタムテキスト分類
D) Azure OpenAI テキスト分類

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