The practicality of the software version

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Helping you save time

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You have the right to enjoy 24-hour online efficient service

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

1. Microsoft Foundry Agent Service を使用して構築されたカスタマーサポートエージェントがあります。このエージェントは、Azure OpenAL モデルのデプロイメントを呼び出します。
負荷テスト中に、呼び出しが断続的に失敗し、HTTP 429 レート制限超過エラーが返されます。
負荷がかかった状態での通話失敗を減らし、信頼性を向上させるためには、スロットリングを適切に処理する必要があります。このソリューションは、サービスおよびモデルの制限内に収ま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) アップロードされたコンテンツをより小さなファイルに分割します。
B) 登録されているツールの数を減らします。
C) 新しいスレッドを作成し、すぐに呼び出しを再試行します。
D) 指数バックオフとジッターを使用する再試行ポリシーを実装します。

2. エージェントを含む Microsoft Foundry プロジェクトがあります。
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) Foundry Tools のテキスト分析モデル展開における Azure 言語
B) 生成型チャット完了リクエスト
C) Foundry Tools の Azure Content Understanding アナライザー
D) マルチモーダルモデルを使用する Azure OpenAl Responses API 呼び出し

3. スキャンされたPDF形式の請求書を処理するアプリケーションがあります。請求書のレイアウトは様々で、複数ページにわたる表が含まれています。
光学文字認識(OCR)を使用して合計金額と請求書番号を抽出するパイプラインがあります。
結果はしばしば
文書構造が無視されるため、誤りです。
OCR、レイアウト分析、およびテンプレート一般化フィールド抽出機能を提供するソリューションを実装する必要があります。このソリューションは、カスタムモデルのトレーニングを必要としないものでなければなりません。また、管理作業を最小限に抑える必要があります。
解決策には何を含めるべきですか？

A) Azure Machine Learning モデル
B) Foundry Tools の Azure 言語
C) Foundry Tools の Azure コンテンツ理解

4. 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) ワークフロー
B) 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
C) スレッドとワークフローなしでの実行
D) マルチエージェントグループチャットセッション

5. 財務部門から報告された問題を解決できる請求書審査ソリューションを提案する必要があります。
推薦状には何を含めるべきでしょうか？

A) チャット完了
B) 画像解析
C) Foundry Tools の Azure コンテンツ理解
D) Foundry Tools の Azure Document Intelligence

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