QUESTION NO: 1
Azure サブスクリプションをお持ちです。このサブスクリプションには、Model1 という GPT-3.5 Turbo モデルをホストする Azure OpenAI リソースが含まれています。
Model1 を次のシステムメッセージを使用するように設定します。「あなたは、人々が数学パズルを解くのを手伝う AI アシスタントです。4 歳児からのリクエストであるかのように、答えを説明してください。」これはどのような種類のプロンプトエンジニアリング手法の例ですか？
Azure サブスクリプションをお持ちです。このサブスクリプションには、Model1 という GPT-3.5 Turbo モデルをホストする Azure OpenAI リソースが含まれています。
Model1 を次のシステムメッセージを使用するように設定します。「あなたは、人々が数学パズルを解くのを手伝う AI アシスタントです。4 歳児からのリクエストであるかのように、答えを説明してください。」これはどのような種類のプロンプトエンジニアリング手法の例ですか？
Correct Answer: B
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QUESTION NO: 2
ワークロードの種類を適切なシナリオに一致させます。
回答するには、左側の列から適切なワークロードタイプを右側のシナリオにドラッグしてください。各ワークロードタイプは、1回、複数回、またはまったく使用されない場合があります。
注意: 正解ごとに 1 ポイントが加算されます。
ワークロードの種類を適切なシナリオに一致させます。
回答するには、左側の列から適切なワークロードタイプを右側のシナリオにドラッグしてください。各ワークロードタイプは、1回、複数回、またはまったく使用されない場合があります。
注意: 正解ごとに 1 ポイントが加算されます。
Correct Answer:
Explanation:
Comprehensive Detailed Explanation
There are two main types of data workloads: Batch and Streaming.
Batch Workload
Processes data in large groups (batches) at scheduled intervals.
Common when real-time is not required.
Examples: daily sales reports, hourly data refreshes, periodic ETL (Extract, Transform, Load).
Streaming Workload
Processes data in real time or near real time as it arrives.
Used for scenarios where immediate insights or actions are required.
Examples: fraud detection, IoT sensor monitoring, live purchase tracking.
Applying to the scenarios:
"Data for a product catalog will be loaded every 12 hours to a data warehouse." This is scheduled, not continuous. # Batch
"Thousands of data sets per second for online purchases will be loaded into a data warehouse in real time." This requires real-time processing. # Streaming
"Updates to inventory data will be loaded to a data warehouse every 1 million transactions." Data is grouped and loaded after reaching a threshold (1 million). # Batch Correct Matches:
Product catalog (12 hours) # Batch
Online purchases (real time) # Streaming
Inventory data (1 million transactions) # Batch
Microsoft References
Batch processing vs. Stream processing in Azure
Azure Stream Analytics overview
Data processing approaches: Batch vs Real-time
QUESTION NO: 3
Azure Al Languageカスタム質問応答サービスを使用するチャットボットがあります。このサービスで使用されるモデルは、社内サポートFAQドキュメントを使用してトレーニングされました。
チャットボットが一般的な質問に正しい回答を提供できないことがわかります。
チャットボットが提供する応答の精度を高める必要があります。ソリューションは開発労力を最小限に抑える必要があります。
Language Studio から順番に実行する必要がある 3 つのアクションはどれですか。回答するには、適切なアクションをアクション リストから回答領域に移動し、正しい順序に並べます。
Azure Al Languageカスタム質問応答サービスを使用するチャットボットがあります。このサービスで使用されるモデルは、社内サポートFAQドキュメントを使用してトレーニングされました。
チャットボットが一般的な質問に正しい回答を提供できないことがわかります。
チャットボットが提供する応答の精度を高める必要があります。ソリューションは開発労力を最小限に抑える必要があります。
Language Studio から順番に実行する必要がある 3 つのアクションはどれですか。回答するには、適切なアクションをアクション リストから回答領域に移動し、正しい順序に並べます。
Correct Answer:
Explanation:
Answer Area
Open the Review suggestions pane.
This step allows you to access suggestions generated by the Azure AI Language service based on user interactions and queries. Reviewing these suggestions helps identify potential improvements or alternative phrasings that can enhance the model ' s understanding and accuracy with minimal effort.
Review and accept the alternative phrases.
After opening the review suggestions pane, you can evaluate and accept alternative phrases or questions that users might have asked. Accepting these updates trains the model to recognize variations in how questions are posed, thereby improving its ability to provide accurate responses without requiring extensive manual retraining.
Enable active learning.
Enabling active learning allows the model to continuously improve by learning from user interactions and feedback over time. This feature automatically suggests refinements based on real-world usage, minimizing development effort while enhancing the chatbot ' s accuracy as it adapts to common questions.
Rationale
These steps are sequenced to progressively improve the chatbot ' s performance with minimal development effort. Starting with reviewing suggestions leverages existing data, accepting alternative phrases refines the model ' s understanding, and enabling active learning ensures ongoing improvement, aligning with the goal of increasing accuracy efficiently.
QUESTION NO: 4
インターネットベースのトレーニングソリューションの構築に成功しました。このソリューションでは、ユーザーのカメラとマイクが有効になっている必要があります。
ユーザーのビデオストリームを監視し、ユーザーが講師に質問をしたことを検出する必要があります。ソリューションは開発労力を最小限に抑える必要があります。
ソリューションには何を含めるべきですか?
インターネットベースのトレーニングソリューションの構築に成功しました。このソリューションでは、ユーザーのカメラとマイクが有効になっている必要があります。
ユーザーのビデオストリームを監視し、ユーザーが講師に質問をしたことを検出する必要があります。ソリューションは開発労力を最小限に抑える必要があります。
ソリューションには何を含めるべきですか?
Correct Answer: C
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QUESTION NO: 5
どのAzureストレージサービスがキー/値モデルを実装していますか？
どのAzureストレージサービスがキー/値モデルを実装していますか？
Correct Answer: B
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QUESTION NO: 6
会社の製品のレビューに基づいてワード クラウドを生成するソリューションを開発しています。
どの Text Analytics REST API エンドポイントを使用する必要がありますか?
会社の製品のレビューに基づいてワード クラウドを生成するソリューションを開発しています。
どの Text Analytics REST API エンドポイントを使用する必要がありますか?
Correct Answer: D
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QUESTION NO: 7
注: この問題は、同じシナリオを提示する一連の問題の一部です。一連の問題にはそれぞれ、定められた目標を満たす可能性のある独自の解答が含まれています。問題セットによっては、複数の正解が存在する場合もあれば、正解がない場合もあります。
このセクションの質問に回答した後は、その質問に戻ることはできません。そのため、これらの質問はレビュー画面に表示されません。
Azure Cognitive Service for Language で質問応答を使用するチャットボットがあります。
ユーザーからは、ナレッジベースの範囲外のランダムな質問に答える場合、チャットボットの応答が形式に欠けているとの報告があります。
チャットボットがこれらの誤った質問に対して正式な回答を提供するようにする必要があります。
解決策: Language Studio から、カスタム インテントの質問と回答のペアを変更し、モデルを再トレーニングして再公開します。
これは目標を満たしていますか?
注: この問題は、同じシナリオを提示する一連の問題の一部です。一連の問題にはそれぞれ、定められた目標を満たす可能性のある独自の解答が含まれています。問題セットによっては、複数の正解が存在する場合もあれば、正解がない場合もあります。
このセクションの質問に回答した後は、その質問に戻ることはできません。そのため、これらの質問はレビュー画面に表示されません。
Azure Cognitive Service for Language で質問応答を使用するチャットボットがあります。
ユーザーからは、ナレッジベースの範囲外のランダムな質問に答える場合、チャットボットの応答が形式に欠けているとの報告があります。
チャットボットがこれらの誤った質問に対して正式な回答を提供するようにする必要があります。
解決策: Language Studio から、カスタム インテントの質問と回答のペアを変更し、モデルを再トレーニングして再公開します。
これは目標を満たしていますか?
Correct Answer: A
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QUESTION NO: 8
データ操作言語（DML）の例はどれですか？
データ操作言語（DML）の例はどれですか？
Correct Answer: C
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