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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、表と埋め込まれたQRコードを含む、スキャンされたPDF形式の仕入先請求書を取り込みます。
エージェントは、抽出された出力においてPDFのレイアウトを保持し、後続の処理でセクションや表を参照できるようにする必要があります。
Foundry Tools で Azure Content Understanding を呼び出す予定です。
言語モデルの展開を必要とせずに、コンテンツとレイアウト要素を抽出し、QRコードを検出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) プリビルド読み取り
B) 事前構築済みドキュメント検索
C) 事前構築済みドキュメントフィールドスキーマ
D) 事前構築済みレイアウト

2. 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、取得ツールとして Azure AI Search を使用します。
エージェントがドキュメントと埋め込み画像の両方のテキストに基づいて応答を生成できるように、PDFをAzure AI Searchインデックスに取り込むことを計画しています。
利用者は、出典ファイルへのリンクを含む引用を求めている。
インデックス作成の際には、画像が内蔵の光学文字認識(OCR)機能の入力として使用できる構造に抽出されるようにする必要があります。
どのインデックス作成方法を採用すべきでしょうか？

A) OCR入力を再構築するShaperスキル
B) 画像データを検索可能なフィールドに書き込むための outputFieldMappings パラメータ
C) 画像データをnormalized_imagesコレクションに抽出するインデクサー
D) インデックスのコンテンツフィールドに対してOCRスキルを直接実行するためのスキルセット

3. 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、内部コンテンツを取得したり、外部APIを呼び出したりするためにツールを使用します。エージェントは、モデルがツールを呼び出すタイミングを決定するように構成されています。
コンプライアンスワークフロー用のエージェントを公開する必要があります。ソリューションは以下の要件を満たす必要があります。
* 各ワークフロー実行には、応答を生成する前に取得ステップを含める必要があります。
* ツール呼び出しは、公開されたエージェント自身のIDを使用して認証を行う必要があります。
* ツールへのアクセスには、他のプロジェクトリソースから隔離されたIDを使用する必要があります。
* ツールへのアクセスは監査追跡をサポートする必要があります。
どうすればよいですか？回答するには、回答欄で適切な選択肢を選んでください。
注：正解ごとに1ポイントが加算されます。

4. 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

5. Microsoft Foundry プロジェクトがあり、Azure Blob Storage に保存されているスキャンされた PDF 請求書を取り込んでいます。各請求書には印刷された明細項目が含まれており、表形式のレイアウトになっています。
抽出された結果は構造化されたJSON形式で保存され、検索拡張生成(RAG)ソリューションにおけるエージェントの基礎データとして使用されます。
以下の要件を満たす単一のアナライザーを作成する必要があります。
* さまざまなテンプレートから請求書番号、請求書日付、ベンダー名、合計金額を抽出します。
* 信頼度スコアを返すので、信頼度が 0.80 未満の結果は上司のレビューに回すことができます。何を使うべきですか?

A) Foundry Tools の Azure Content Understanding 事前構築済みレイアウトアナライザー
B) Foundry Tools のカスタム Azure Content Understanding アナライザー。必要なフィールドを抽出フィールドとして定義し、ルーティングのために信頼度スコアを返します。
C) Foundry Tools の Azure Content Understanding の事前構築済み documentSearch アナライザーと、ルーティング用の Azure AI Search 結果からの search.score
D) 請求書フィールドと信頼度スコアを抽出するために、グラウンディングガードレールが有効になっているFoundryエージェント

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