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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

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. 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
B. デフォルトのテキスト読み上げ音声のみ
C. 音声ストリームに対するAzure AI Document Intelligence
D. Azure Translatorを使用して音声を変換します

Question 2

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。
- ビデオ内の各プレゼンターを特定し、各テキストファイルに属性を付与します。
文
- 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. 抽出型要約
C. 抽象的要約
D. 感情分析

Question 3

Microsoft Foundry プロジェクトがあり、Azure Blob Storage に保存されているスキャンされた PDF 請求書を取り込んでいます。各請求書には印刷された細則が含まれており、表形式のレイアウトになっています。
抽出された結果は構造化されたJSON形式で保存され、検索拡張生成(RAG)ソリューションにおけるエージェントの基礎データとして使用されます。
以下の要件を満たす単一のアナライザーを作成する必要があります。
請求書番号、請求書日付、ベンダー名、合計金額を抽出します。
さまざまなテンプレートにわたる金額
- 信頼度スコアを返します。信頼度が0.80未満の結果
上司によるレビューのために回送することができます
何を使うべきでしょうか？

A. Foundry Tools の Azure Content Understanding 事前構築済みレイアウトアナライザー
B. 請求書フィールドと信頼度スコアを抽出するために、グラウンディングガードレールが有効になっているFoundryエージェント
C. Foundry Tools の Azure Content Understanding の事前構築済み documentSearch アナライザーと、ルーティング用の Azure AI Search 結果からの search.score
D. Foundry Tools のカスタム Azure Content Understanding アナライザー。必要なフィールドを抽出フィールドとして定義し、ルーティングのために信頼度スコアを返します。

Question 4

ホットスポットに関する質問
App1という名前のPythonアプリケーションがあり、それがProject1という名前のMicrosoft Foundryプロジェクトと統合されています。
App1が以下の要件を満たしていることを確認する必要があります。
- Microsoft Entra マネージド ID を使用して認証します
- Azure OpenAI Responses API を使用して、デプロイ済みのモデルにプロンプ​​トを送信します。Python コードをどのように完成させるべきですか？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。

Question 5

エージェントを含む Microsoft Foundry プロジェクトがあります。
エージェントの知識源は、Azure Blob Storageに保存されているスキャン済みのPDFトラブルシューティングガイドのセットです。ガイドページは2列レイアウトと表で構成されています。
PDFを処理するには、Foundry ToolsのAzure Content Understandingを使用します。
処理済みのコンテンツをインデックスに取り込み、検索拡張生成(RAG)に利用し、抽出したフィールドを後続の自動化のために保存する予定です。
関係者は、抽出された各フィールド値が元のPDFのどこから来たのかを確認できなければならず、信頼性の低い抽出結果は手動レビューのために回送する必要がある。
コンテンツ理解ドキュメントアナライザーの出力には、フィールドごとの信頼度スコアと、ソースドキュメント内の位置を示すソース情報が含ま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. ラベル付きサンプルを提供する。
B. enableSegmentをtrueに設定します。
C. アナライザーを、すべてのフィールドに対して生成抽出を使用するように設定します。
D. estimateFieldSourceAndConfidence を有効にします。

Solutions: