Microsoft Developing AI Apps and Agents on Azure (AI-103日本語版) : AI-103日本語
考試編碼: AI-103-JPN
考試名稱: Developing AI Apps and Agents on Azure (AI-103日本語版)
更新時間: 2026-07-28
問題數量: 159 題
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Microsoft AI-103日本語 考試大綱主題:
| 章節 | 權重 | 目標 |
|---|---|---|
| 建構生成式AI解決方案 | 25-30% | - 最佳化與評估模型
|
| 規劃與管理Azure AI解決方案 | 25-30% | - 管理AI解決方案生命週期
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| 建構代理服務解決方案 | 20-25% | - 管理代理服務運作程序
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| 建構文字分析與資訊擷取解決方案 | 10-15% | - 分析並擷取資訊
|
| 建構電腦視覺解決方案 | 10-15% | - 分析視覺內容
|
最新的 Azure AI Engineer Associate AI-103-JPN 免費考試真題:
1. ドラッグアンドドロップ問題
あなたの会社には、財務アナリストが使用するエージェントを含むMicrosoft Foundryプロジェクトがあります。
エージェントのワークフローを最適化するために、追加のデータアクセス機能と処理機能を提供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。
・エージェントが会話中に計算を実行できることを確認してください。
エージェントが公共機関から最新の情報にアクセスできることを確認してください。
ウェブサイト。
エージェントが文書から情報を取得できることを確認してください。
エージェントに直接アップロードされます。
各要件にはどのツールを使用すべきでしょうか?回答するには、適切なツールを該当する要件にドラッグしてください。各ツールは、1回、複数回、または全く使用しない場合があります。コンテンツを表示するには、ペイン間の分割バーをドラッグするか、スクロールする必要がある場合があります。
注:正解ごとに1ポイントが加算されます。
2. ホットスポットに関する質問
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。
3. 事例研究1 - コントソ社
概要
会社情報
Contoso, Ltdは、Microsoft Foundryを使用して生成型AIおよびエージェントベースのソリューションを構築、展開、管理する多国籍小売企業です。
既存の環境
アイデンティティ環境
Contosoは、エージェントが組織のリソースやサービスにアクセスできるようにするID管理、認証、認可機能にMicrosoft Entra IDを使用しています。
Contosoは最近、既存のAIソリューションを最適化および保守するために、Agent1Dev Teamという新しいAIエンジニアリングチームを結成しました。
チームは、ソリューションアーキテクト、DevOpsエンジニア、セキュリティエンジニアと協力して、AIアプリケーションの設計、実装、監視、およびセキュリティ対策を行います。
Contosoには、AIソリューションの導入前にその妥当性を検証する「Agent1Test Team」というチームも存在する。
生成環境
Contosoは、Project1とProject2という名前の2つのプロジェクトを含むMicrosoft Foundry環境を構築しています。
プロジェクト1
Project1には、顧客からの製品に関する問い合わせやトラブルシューティングの依頼に対応する、Agent1という名前のカスタマーサポートエージェントが含まれています。
Agent1には以下の設定があります。
- Agent1は基本モデルのデプロイメントを使用します。
安全性評価パイプラインは有効になっていません。
ツール呼び出し承認ワークフローは有効になっていません。
会話メモリの制約は設定されていません。
Agent1は、デジタルサポートチャネルを使用して顧客とやり取りし、Contoso製品に関する一般的な質問に回答します。
Project1は、欧州連合(EU)域内にあるAzureリージョンにデプロイされています。
Agent1開発チームは、Project1を使用してAgent1の最適化と保守を行います。
プロジェクト2
Project2には、既に展開済みの動画生成モデルが含まれています。Contoso社のマーケティング部門はProject2にアクセスでき、このモデルを用いて動画制作ソリューションを開発する予定です。
解決策の開発は未完了です。
データ環境
Contosoは、AIアプリケーションをサポートするAzureリソースに製品関連情報を保存します。
Azure環境には、Contoso製品の製品詳細シートを保存するstorage1という名前のAzure Blob Storageアカウントが含まれています。
製品仕様書には、仕様、機能説明、および製品サポート情報が記載されており、エージェント1はこれらを使用して顧客からの質問に回答できます。製品仕様書はPDF形式で保存されます。
問題提起
コントソ氏は以下の問題点を指摘している。
- Agent1はContoso製品に関する一般的な知識しか持っていません。
- Agent1との最近のチャットのやり取りについて、感情分析が行われました。分析結果はまだ処理されていません。
- Agent1は、顧客からの質問に回答する際に、storage1に保存されている製品シートの詳細な製品情報を使用しません。
コントソ社の財務部門によると、仕入先からの請求書は、契約書に定められた条件と一致していることを確認するため、手作業で精査する必要があるとのことです。請求書には表やロゴ、様々なレイアウトが含まれているため、一貫した処理が困難です。
要件
計画されている変更
コントソ氏は以下の変更を実施する予定です。
プロジェクト1向けに、仕入先請求書の視覚的なレイアウトとテキスト内容の両方を評価することで請求書を分析し、仕入先との契約条件と照合できるソリューションを実装する。
- Agent1で使用される基本モデルのデプロイメントを更新し、モデルのバージョンを標準化して、継続性と一貫した応答を確保します。
- Agent1がstorage1に保存されている製品シートから詳細な製品情報を取得して使用できるようにします。
- Agent1が顧客からの質問に回答するために使用できる製品シートのインデックス作成ソリューションを実装する。
・動画制作ソリューションの開発を完了する。
技術要件
Contoso社は、以下の技術要件を特定しました。
- Agent1で使用されるモデル展開は、拡張性が高く、高スループットの生成型AIワークロードをサポートし、予約済みのスループット容量を必要とせずに、変動する顧客サポートトラフィックを処理するために動的に拡張する必要があります。
- 製品シートは、セマンティック検索とベクトル検索を可能にするインデックス作成パイプラインを使用して処理され、Agent1が関連する製品情報を取得できるようにする必要があります。
製品シートの情報に基づいて生成される回答は、関連性があり、完全かつ正確でなければなりません。
- エージェント1は、製品シートを使用して、製品の詳細に関する自然言語の質問に答えることができなければなりません。
- エージェント1が使用するモデルのバージョンは、安定した応答を確保するために一貫している必要があります。
- モデルによって処理されるデータは、EU域内に留まらなければならない。
セキュリティおよびコンプライアンス要件
Contosoは、以下のセキュリティおよびコンプライアンス要件を特定しています。
- APIキーを使用してFoundryにデプロイされたモデルにアクセスしてはなりません。
Azureリソースへのアクセスは、最小権限の原則に従う必要があります。
Contosoの開発者は、Microsoft Entra認証を使用してMicrosoft Foundryリソースへの認証を行う必要があります。
- Project1へのアクセス権は、SC_Agent1_Devという名前のセキュリティグループを使用して、Agent1Devチームのメンバーに割り当てる必要があります。
- Project1へのアクセス権は、SC_Agent1_Testという名前のセキュリティグループを使用して、Agent1Testチームのメンバーに割り当てる必要があります。
- Agent1は、顧客データを含む文書がストレージ1の製品シートリポジトリに誤って追加された場合でも、顧客情報を決して開示してはならない。
製品仕様書には、テキストが埋め込まれた画像が含まれている場合があります。Agent1は、画像内に隠されている可能性のある悪意のある命令から保護される必要があります。
ビジネス要件
Contosoは以下のビジネス要件を特定しました。
- Agent1とやり取りするユーザーは、今後のやり取りにおいてパーソナライズされた体験を得る必要があり、そのためにはAgent1が会話の文脈を保持し、過去のやり取りから関連情報を想起できる機能が必要です。
- エージェント1は、Contosoが販売する製品に関する質問のみに回答しなければならない。
Agent1は、Contoso製品に関する顧客からの質問にのみ回答するように設定する必要があります。
解決策はビジネス要件を満たす必要があります。あなたは何をすべきでしょうか?
A) 温度パラメータの値を増加させます。
B) 少数の撮影例を追加する。
C) トップpサンプリングを適用する。
D) システムメッセージの指示を修正します。
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) より小規模な展開でモデルを置き換えます。
B) max_tokens パラメータの値を減らします。
C) レスポンスを返す前に再試行評価を追加します。
D) Retrieval Augmented Generation (RAG) に切り替えます。
5. 注:このセクションには、同じシナリオと問題に関する複数の質問セットが含まれています。各質問には、問題に対する固有の解決策が提示されています。提示された解決策が、提示された目標を満たしているかどうかを判断する必要があります。セット内の複数の解決策が問題を解決できる場合もあります。また、セット内のどの解決策も問題を解決できない場合もあります。
このセクションの質問に回答すると、前のセクションに戻ることはできません。そのため、これらの質問は復習画面には表示されません。
画像のアップロードを受け付け、抽出した画像テキストを使用して応答を生成する、マルチモーダルなAI生成モデルをお持ちです。
ユーザーが安全でない画像をアップロードしたり、モデルを操作するための隠された指示を画像に埋め込んだりできることが分かります。
リスクを軽減するための対策を実施する必要があります。
解決策:画像を処理する前に、安全でないコンテンツをブロックするように画像モデレーションを設定します。
これは目標を達成していると言えるでしょうか?
A) はい
B) いいえ
問題與答案:
| 問題 #1 答案: 僅成員可見 | 問題 #2 答案: 僅成員可見 | 問題 #3 答案: D | 問題 #4 答案: C | 問題 #5 答案: A |
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客戶反饋- 開始我很擔心,從TestPDF購買的考題是不是真正的考試,事實證明我的選擇是正確的,我通過了我的AI-103考試,謝謝你們!
219.87.155.*
- 仍然有效的考古題,今天通過AI-103考試,多虧了使用TestPDF Microsoft的AI-103考試題庫資料,讓我的考試變的很輕松!
125.122.221.*
- 最近報考的AI-103認證考試,我順利的通過了,因為有你們的考古題,它覆蓋了我考試中的所有問題。
24.212.195.*
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9.6 / 10 - 434 reviews
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