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

1. App1 という名前のアプリケーションがあり、Foundry Tools の Azure Speech を使用してライブ通話を文字起こししています。
トランスクリプトには、英語とスペイン語の両方が含まれていることがよくあります。App1 は、各セグメントを Foundry Tools の Azure Translator に送信し、別の言語に翻訳します。
場合によっては、複数の言語が混在する部分では、翻訳が不完全または不正確になることがあります。
翻訳エラーを減らす必要があります。解決策は、文字起こし全体が確実に正しく翻訳されることを保証するものでなければなりません。
翻訳ツールにセグメントを送信する前に、何をすべきですか？

A) 文書翻訳を使用して、トランスクリプト全体を単一の文書として翻訳します。
B) 翻訳依頼の自動言語検出を有効にします。
C) 複数の言語が混在するセグメントを単一言語のセグメントに分割し、各セグメントを個別に翻訳します。
D) すべてのセグメントの翻訳依頼において、ソース言語として英語を指定します。

2. 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、表と埋め込まれたQRコードを含む、スキャンされたPDF形式の仕入先請求書を取り込みます。
エージェントは、抽出された出力においてPDFのレイアウトを保持し、後続の処理でセクションや表を参照できるようにする必要があります。
Foundry Tools で Azure Content Understanding を呼び出す予定です。
言語モデルの展開を必要とせずに、コンテンツとレイアウト要素を抽出し、QRコードを検出する必要があります。
どの内蔵アナライザーを使用すべきですか？

A) 事前構築済みレイアウト
B) 事前構築済みドキュメントフィールドスキーマ
C) プリビルド読み取り
D) 事前構築済みドキュメント検索

3. Agent1のモデル展開を技術要件を満たすように構成する必要があります。
何を設定すればよいですか？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。

4. あなたは、大量のトラフィックを処理するチャットアプリを提供するMicrosoft Foundryプロジェクトを持っています。
ほとんどの問い合わせは簡単なよくある質問(FAQ)ですが、中には高度な論理的思考を必要とするものもあります。
複雑な質問に対する回答の質を低下させることなく、一般的な問い合わせに対するコストと遅延を削減する必要があります。
あなたはどうすべきでしょうか？

A) すべてのリクエストをより小さなモデルにルーティングします。
B) すべてのリクエストに対して max_tokens パラメータの値を増やします。
C) すべてのリクエストを最も能力の高いモデルにルーティングします。
D) リクエストを異なるモデルにルーティングするモデルカスケードを使用します。

5. 顧客サポートのトリアージプロセス用のワークフローを含むMicrosoft Foundryプロジェクトがあります。
質問ノードがあり、ユーザーの回答はVar01という名前のローカル変数に保存されます。
以下のPower Fx式を作成する必要があります。
* Var01に値が含まれることを保証するif/else条件式
* 保存されたユーザー応答を大文字で返す送信メッセージ式。式はどのように構成すればよいですか？回答するには、回答領域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。

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