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

1. あなたは、テキストプロンプトから製品マーケティング用の画像を生成するMicrosoft Foundryプロジェクトを持っています。
複数の画像を公開した後、貴社の法務チームは、画像の背景にある看板に競合他社のロゴが写っていることを発見しました。
ロゴだけを削除し、画像の残りの部分はそのまま残してください。
あなたはどうすべきでしょうか？

A) ブランド名を除外するように元のプロンプトを変更します。
B) ロゴを含む画像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。
C) プロンプトのガイダンス強度を上げます。
D) 別の乱数シードを使用してプロンプトを再実行します。

2. Project1という名前のMicrosoft Foundryプロジェクトがあり、その中にエージェントが含まれています。このエージェントは、OpenAPI 3.0仕様を使用して外部の気象サービスを呼び出します。
天気予報サービスを利用するには、HTTPヘッダーにキーを渡す必要があります。キーの値は、Project1の接続情報として保存されます。
OpenAPIツールが呼び出されるたびに、接続からのキー値が自動的に含まれるようにする必要があります。
OpenAPI仕様では何を設定すべきですか？

A) APIキーのセキュリティスキーム
B) Azure Key Vault への接続
C) ベアラートークンセキュリティスキーム
D) 各操作に対して定義されたヘッダーパラメータ

3. PaymentAgent という名前のエージェントを含む Microsoft Foundry プロジェクトがあります。
PaymentAgentには、外部APIを使用して顧客への払い戻しを行う機能ツールが含まれています。
YAML形式でワークフローを作成しています。
ワークフローが人間の承認のために一時停止し、承認が得られた後にのみ返金処理に進むようにする必要があります。
ワークフロー定義は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。

4. 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。

5. エージェントを含む Microsoft Foundry プロジェクトがあります。このエージェントは、取得したポリシー文書から概要を生成します。
応答の完全性を改善する必要があります。この解決策は、応答が返される前に、アプリケーションコードのロジックに実装されなければなりません。
あなたはどうすべきでしょうか？

A) 検索拡張生成 (RAG) に切り替えます。
B) 温度パラメータの値を減らします。
C) レスポンスストリーミングを有効にします。
D) レスポンスが返される前にリフレクションパスを追加します。

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