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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. 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) 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。
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) 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。
D) OCRとページレベルのチャンキングを使用します。

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、Foundry Too の Azure Content Understanding を使用して、ベンダーのオンボーディング パケットを処理します。これらのパケットには、表とハイパーリンクを含むデジタル PDF ファイルが含まれています。
抽出されたコンテンツは検索用にインデックス化され、Markdown形式で下流のエージェントに提供されます。
検索拡張生成(RAG)ワークフローに最適化されたレイアウトと意味構造を持つMarkdown出力を生成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) 組み込みドキュメント検索
C) プリビルド読み取り
D) 事前構築済みドキュメントフィールドスキーマ

3. あなたは、ユーザーがアップロードした複数のファイルを結合して処理するエージェントを構築する予定です。
エージェントの開発にAzure AI Agent Serviceを使用するかどうかを評価しています。
このサービスにアップロードできるファイルの最大サイズはどれくらいですか？

A) 1GB
B) 100 GB
C) 10GB
D) 1TB

4. あなたは、ユーザーがアップロードした複数のファイルを結合して処理するエージェントを構築する予定です。
エージェントの開発にAzure AI Agent Serviceを使用するかどうかを評価しています。
サービスにアップロードできる各ファイルの最大サイズはどれくらいですか？

A) 1GB
B) 512 MB
C) 256 MB
D) 10 MB

5. あなたは、短い製品プロモーションビデオを生成するMicrosoft Foundryプロジェクトを持っています。
いくつかの動画が承認された後、審査員は一部の動画の右上隅に小さな透かしが入っていることに気づく。
動画を再生成せずにウォーターマークを削除する必要があります。
あなたはどうすべきでしょうか？

A) 元のプロンプトを修正して透かしを除外します。
B) サイズパラメータを使用してビデオをトリミングします。
C) ガイダンススケールを拡大します。
D) 動画の該当部分にマスクベースのインペインティング編集を適用します。

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