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

Three versions for your convenience

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Less time input of our AI-103日本語 exam preparatory

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Free demo of our AI-103日本語 practice test materials

Everyone wants to have a try before they buy a new product because of uncertainty. For this reason, our AI-103日本語 actual lab questions: Developing AI Apps and Agents on Azure (AI-103日本語版) offers free demo before deciding to buy. The free demo can help you to have a complete impression on our products. Once you download the free demo, you will find that our AI-103日本語 exam preparatory materials totally accords with your demands. The knowledge is well prepared and easy to understand. You need to pay attention that our free demo just includes partial knowledge of the AI-103日本語 training materials. If you are satisfied with our product, please pay for the complete version. Our AI-103日本語 exam dumps materials will never let you down.

Nowadays, competitions among job-seekers are very fierce. A good job is especially difficult to get. Everyone wants to find a desired job. At the same time, good jobs require high-quality people. If you are looking forward to win out in the competitions, our AI-103日本語 actual lab questions: Developing AI Apps and Agents on Azure (AI-103日本語版) can surely help you realize your dream. Our AI-103日本語 exam preparatory will assist you to acquire more popular skills, which is very useful in job seeking. We'd appreciate it if you can choose our AI-103日本語 best questions. You are bound to pass exam and gain a certificate.

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. PDF形式のポリシーマニュアルを取り込むAzure AI Searchインデクサーをお持ちです。
クライアントアプリケーションは、テキストと画像の両方について境界ポリゴンを持つページレベルの引用を表示する必要があります。
Azure AI Search スキルセットに、組み込みのマルチモーダルコンテンツ抽出スキルを 1 つ追加する必要があります。ソリューションは、次の要件を満たす必要があります。
テキストと画像の位置メタデータを提供する。
複数ページにまたがる表を抽出する。
何を追加すればいいですか？

A) 文書抽出
B) GenAIプロンプト
C) ドキュメントレイアウト
D) Azureコンテンツ理解

2. Foundry Tools の Azure Speech リソースがあり、そこにカスタムの音声認識モデルがカスタムエンドポイントにデプロイされています。エージェントはこのエンドポイントを使用して、リアルタイムの音声認識を実行します。
お客様のカスタム音声認識モデルの有効期限が近づいています。
モデルの有効期限が切れた場合、どのような動作が想定されますか？

A) 音声認識要求は、同じロケールの最新の基本モデルにフォールバックします。
B) カスタムモデルは、モデルの有効期限が切れると自動的に削除されます。
C) 新しいカスタムモデルがデプロイされるまで、音声認識リクエストは4xxエラーを返します。
D) 音声認識リクエストは、モデルが手動で削除されるまで、期限切れのカスタムモデルを引き続き使用します。

3. あなたは生産ラインを備えた工場を所有しています。
生産ラインで作業する従業員の動きを検知・追跡するために、ビデオ映像を分析するソリューションを開発する必要があります。
ソリューションにはどのサービスを含めるべきでしょうか？

A) Azure AI Face
B) Azure AI Video Indexer
C) Foundry Toolsの画像解析におけるAzure Vision
D) Foundry ToolsのAzure Visionによる空間分析

4. エージェントは、ツールセットとして公開されている組織の内部在庫システムを呼び出す必要があります。ツール定義は、各エージェントで再定義するのではなく、一元的に管理され、複数のエージェント間で再利用できるようにしたいと考えています。Foundryのどの機能がこれに適していますか？

A) モデルのコンテキストウィンドウを拡大する
B) 在庫管理システムのAPIスキーマに基づいてモデルを微調整する
C) モデルコンテキストプロトコル(MCP)サーバーをエージェントツールとして追加する
D) コードインタープリタツールを有効にする

5. 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、Azure Blob Storageに保存されているドキュメントから構築された知識ソースを使用します。これらのドキュメントには、複数ページの表を含むデジタルスキャンされたPDFファイルが含まれます。
プレーンテキストのみを抽出する取り込みジョブを使用しているため、テーブル構造、見出し、ページ番号などのメタデータが失われています。
ユーザーからは、複数のページにわたる特定の表の行を取得する必要があるという質問が頻繁に寄せられます。
スキャンされたPDFに対して光学文字認識(OCR)を実行し、表と見出しを構造を考慮したチャンクとして保持し、各チャンクにページ番号メタデータを保存する、検索拡張生成(RAG)パイプライン用の取り込みジョブを設定する必要があります。
データ取り込みジョブはどのように設定すればよいですか？

A) OCRとページレベルのチャンキングを使用します。
B) 基本的な構文解析と固定サイズのチャンキングを使用します。
C) ページレベルのOCR抽出を使用し、各ページを単一のチャンクとして保存します。
D) 高度なデータ解析を使用してドキュメントを再取り込みします。

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