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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. 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。
- Agent1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。
Agent1がストレージ1から関連製品情報を取得できるように、インデックス作成パイプラインを構成する必要があります。このソリューションは技術要件を満たしている必要があります。
どの2つの組み込みスキルを使うべきでしょうか？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。

A) キーワード抽出
B) 言語検出
C) テキスト分割
D) マージ
E) Azure OpenAI 埋め込み
F) 固有表現認識

2. 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) 信頼度スコア
B) 関係
C) 感情
D) 信頼度閾値

3. お客様は、AI1 という名前の Azure AI Foundry インスタンスを含む Azure サブスクリプションをお持ちです。
システムログファイルに記録された問題を自動的にトリアージして解決するアプリをお持ちですね。
問題解決のために連携するインシデントマネージャーエージェントとDevOpsエージェントを作成します。
インシデントマネージャーエージェントがDevOpsエージェントに作業を割り当てられるようにする必要があります。ソリューションは開発作業を最小限に抑え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) インシデントマネージャーエージェント用のプラグインを作成します。
B) AI1のプロンプトフローを設定します。
C) DevOpsエージェント用のプラグインを作成します。
D) AI1 用の接続エージェントを設定します。

4. エージェントを含む Microsoft Foundry プロジェクトがあります。
スキャンされたテキスト、表、複数列レイアウトを含む、様々な形式のドキュメントを処理する必要があります。抽出されたコンテンツはドキュメントの構造を保持し、後続の処理のためにMarkdown形式に変換する必要があります。
最初に何を設定すべきですか？

A) 生成型チャット完了リクエスト
B) Foundry Tools の Azure コンテンツ理解アナライザー
C) Azure Language in Foundry Tools のテキスト分析モデルのデプロイ
D) マルチモーダルモデルを使用するAzure OpenAI Responses API呼び出し

5. ホットスポットに関する質問
顧客サポートアプリケーションを含むMicrosoft Foundryプロジェクトがあります。
Run1という名前の評価を作成し、以下の構成を設定します。
リスクと安全性の指標を含む
- 保護対象物の評価を含む
- 中程度の深刻度しきい値を使用する有害コンテンツ指標が含まれます。以下の構成を持つ Run2 という名前の評価を作成します。
リスクと安全性の指標を含む
- 保護対象物の評価を含む
- 高い深刻度閾値を使用する有害コンテンツ指標を含む
DB1という名前のデータセットに対して両方の評価を実行すると、次の結果が得られます。
- 実行1におけるコンテンツ損傷率：12%
- Run2のコンテンツ損傷率：4%
- Run1の保護対象物質評価：6%
- Run1の保護対象物質評価：6%
DB1を使用して微調整ジョブを開始します。このジョブは、複数のコンテンツ有害性タイプに対する自動RAIチェック中に失敗します。
コンテンツフィルタリングの設定が「高」の深刻度に設定されていることがわかった。
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。

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