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Attractive and favorable price

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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:

Question 1

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。
・複数の文を含む文書を要約する
- 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？

A. キーワード抽出
B. 抽象的要約
C. 感情分析
D. 抽出型要約

Question 2

あなたは、Agent1 という名前のエージェントを含む Microsoft Foundry プロジェクトを持っています。
エージェントは正常に実行されますが、Foundry Control Planeにはエラー率、実行回数、トークン使用量の値が表示されず、トレースタブも空です。
「検出されたコントロールプレーン」に、Agent1 の適切な値が表示され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？

A. Foundry Control Planからエージェントを再起動する
B. Agent1を新しいバージョンにアップデートしてください。
C. エージェント1にログ分析ワークスペースを割り当てます。
D. Agent1 の Application Insights を有効にします。

Question 3

ホットスポットに関する質問
貴社は、Microsoft Foundryプロジェクト「Project1」において、顧客サポートエージェントの試験運用を行っています。
Project1は既存のApplication Insightsリソースに接続されており、同社のサポートチームは「トレース」タブで実行結果を確認します。
Foundryエージェントサービスは、以下の動作を実行するように構成されています。
- Application Insights の接続文字列を取得するには、次の関数を呼び出します。
project_client.telemetry.get_application_insights_connection_string()。
- configure_azure_monitor(connection_string=...) を呼び出して有効化します
テレメトリー。
別のLangChainサービスがOpenTelemetryを使用するように構成されており、以下の設定になっています。
- AzureAIOpenTelemetryTracer(connection_string=...,
enable_content_recording=False)
- config={"callbacks":[azure_tracer]} を使用してトレーサーを渡します。
会社の方針には以下の要件があります。
- LangChainとOpenTelemetryからのテレメトリは区別可能である必要がある
同じ Application Insights リソース内。
- プロンプトやツールに秘密情報や認証情報を保存してはいけません
引数、またはスパン属性。
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。

Question 4

あなたは、GPTリアルタイムモデルを使用するApp1という名前の顧客サポートWebアプリをMicrosoft Foundryで構築しています。
アプリ1は以下をサポートする必要があります：
- Azure OpenAI を使用した、リアルタイムで低遅延の音声会話
- ユーザーからのストリーミング音声入力と再生音声応答
クライアントアプリケーションでリアルタイムオーディオストリーミングをサポートし、レイテンシが約100ミリ秒を目標とする接続方法を設定する必要があります。
どの接続方法を使用すべきですか？

A. SIP
B. RTMP
C. WebRTC
D. WebSocket

Question 5

あなたは、自然な音声対話をサポートするために、Microsoft Foundry プロジェクトでエージェント ワークフローを作成しています。
エージェントは、連続的な音声入力を受け取り、推論のためにその入力をテキストに変換し、その後、音声による応答をユーザーに返す必要があります。ワークフローは以下の要件を満たす必要があります。
- ターン交代のダイナミクスをサポートし、エージェントが
ユーザーが話し終える前に音声が出力される。
会話体験を維持するために、低遅延で動作します。
リアルタイムのエージェントとのやり取りでは、音声認識と音声合成の両方を有効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. 受信音声にはリアルタイム音声認識を使用し、エージェントの応答にはテキスト読み上げを使用します。
B. 埋め込みモデルを使用して音声をエンコードし、その後、音声をテキストと音声にデコードします。
C. バッチ文字起こしを使用して音声入力を変換し、エージェントからテキスト応答を返します。
D. 音声翻訳を使用して音声を別の言語に変換し、翻訳されたテキストを返します。

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