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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) OpenAPI仕様にAPIキーヘッダーを手動で追加します。
B) 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。
C) 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。
D) ツールを接続1に接続します。

2. あなたは薬局向けの音声エージェントを開発しています。音声による質問を受け付け、合成音声で応答し、一般的な音声モデルでは聞き間違えやすい専門的な医薬品名を正確に認識する必要があります。どの機能を構成すべきでしょうか？

A) 音声ストリームに対するAzure AI Document Intelligence
B) Azure Translatorを使用して音声を変換します
C) エージェント内の音声テキスト変換のためのカスタム音声モデル
D) デフォルトのテキスト読み上げ音声のみ

3. Microsoft Foundry プロジェクトにチャット アプリがあり、Azure AI Search のベクトル化インデックスがあります。
以下の要件を満たすには、インデックスに接続する必要があります。
複雑な質問では、複数の情報チャンクから情報を取得する必要があります。
複数ターンにわたる会話は、情報検索計画に影響を与える必要がある。
遅延を削減するため、データ取得は並列で実行する必要があります。
どの検索方法を用いるべきでしょうか？

A) エージェント型検索拡張生成(RAG)
B) 反復検索
C) 思考の連鎖
D) 古典的な検索拡張生成(RAG)

4. あなたは、Azure AI Languageサービスを使用して、ソーシャルメディアの投稿の感情分析を行うアプリを開発しています。
サンプル投稿に対してテストを実行します。
テスト結果を定量化する必要があります。
どのJSONプロパティを確認すべきでしょうか？

A) 信頼度閾値
B) 感情
C) 関係
D) 信頼度スコア

5. 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：必要な句が欠落している場合にレスポンスを再生成するリフレクションパスを追加します。
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

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