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

1. デプロイ済みのチャットモデルを含むMicrosoft Foundryプロジェクトがあります。
Pythonサービスがあり、そこからモデルにAPIリクエストが送信されます。このサービスは、生成された出力を承認済みの応答パターンと比較する自動検証システムと統合されています。
関係者によると、わずかな文言の違いが検証結果の不一致を引き起こしているとのことだ。
出力の安定性を向上させるには、リクエストパラメータを更新する必要があります。解決策は推論の質を最大限に高めるものでなければなりません。
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、回答欄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。

2. 次の表に示すように、3つのエージェントを含むMicrosoft Foundryプロジェクトがあります。
名前
説明
トリアージエージェント
顧客からの問い合わせを分類する
ポリシーエージェント
内部コンテンツを検索してポリシーに関する質問に回答します
アクションエージェント
HTTP API を呼び出してチケットを作成または更新します
顧客からのリクエストが以下の要件を満たすように、エージェント間の連携を調整する必要があります。
* 条件分岐とエージェント間で共有される状態を使用する、決定論的で段階的なプロセスをサポートする。
* 必要に応じて、トリアージ結果に基づいてチケット処理をトリガーします。
解決策は開発労力を最小限に抑えるものでなければならない。
解決策には何を含めるべきですか？

A) マルチエージェントグループチャットセッション
B) ワークフロー
C) アプリケーションコードで調整された個別のエージェント実行
D) スレッドとワークフローなしでの実行

3. 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。

4. エージェントを含む Microsoft Foundry プロジェクトがあります。このエージェントには、Azure AI Search に格納されているナレッジベースを照会する Model Context Protocol (MCP) ツールが含まれています。
エージェントの実行によっては、知識ベースを呼び出さずに基本モデルから回答を返す場合があり、その結果、根拠となる引用のない応答が返される。
エージェントを実行するためのコードスニペットを以下に示します。
run = project_client.agents.runs.create_and_process(
thread_id=thread.id、
agent_id=agent.id,
)
エージェントが実行ごとに必ずMCPツールを呼び出すようにするには、コードに適切なtool_choiceパラメータを追加する必要があります。
何を追加すべきでしょうか？

A) tool_choice={ " type " : " knowledge_base " }
B) tool_choice={ " required " }
C) tool_choice ={ " type " : " mcp " }
D) tool_choice={ " auto " }

5. あなたは、Microsoft Foundryのマルチモーダルモデル展開を使用するApp1という名前のアプリを持っています。
App1はアップロードされた画像に対して光学文字認識(OCR)を実行し、OCRの出力結果をプロンプトに追加情報として表示します。
アップロードされた画像の中には、テキストが埋め込まれているものがあります。
モデルが潜在的に悪意のある命令を処理しないようにする必要があります。
何を使うべきでしょうか？

A) 画像モデレーション
B) ユーザープロンプト用のプロンプトシールド
C) ドキュメントのプロンプトシールド
D) 保護された素材テキスト

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