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Microsoft AI-103日本語 Exam Syllabus Topics:

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

1. あなたは、ユーザーがアップロードした複数のファイルを結合して処理するエージェントを構築する予定です。
エージェントの開発にAzure AI Agent Serviceを使用するかどうかを評価しています。
サービスにアップロードできる各ファイルの最大サイズはどれくらいですか？

A) 512 MB
B) 10 MB
C) 1GB
D) 256 MB

2. App1 という名前の Web アプリケーションがあり、Project1 という名前の Microsoft Foundry プロジェクトと統合することで、ユーザーからのプロンプトを処理します。App1 は次のアクションを実行します。
- Azure OpenAI Responses API を使用して、プロンプトをモデルに直接送信します。
- Foundry を使用して Azure AI コンテンツ安全ツールを呼び出します
同一リクエスト内の接続
リクエストワークフローの各ステップについて、エンドツーエンドの可視性を設定する必要があります。
あなたはどうすべきでしょうか？

A) Azure OpenAIエンドポイント経由でリクエストをルーティングします。
B) コンテンツセーフティのクライアントSDKを使用してログ記録を有効にします。
C) Project1でアプリケーショントレースを有効にします。
D) Foundry Local を使用してログ記録を有効にします。

3. Microsoft Foundry プロジェクトにチャット アプリがあり、Azure AI Search のベクトル化インデックスがあります。
以下の要件を満たすには、インデックスに接続する必要があります。
複雑な質問では、複数の情報チャンクから情報を取得する必要があります。
複数ターンにわたる会話は、情報検索計画に影響を与える必要がある。
遅延を削減するため、データ取得は並列で実行する必要があります。
どの検索方法を用いるべきでしょうか？

A) 反復検索
B) 思考の連鎖
C) エージェント型検索拡張生成(RAG)
D) 古典的な検索拡張生成(RAG)

4. ドラッグアンドドロップ問題
エージェントを含む Microsoft Foundry プロジェクトがあります。
エージェントが複数の会話にわたってユーザー設定を記憶できるようにするには、長期記憶を有効にする必要があります。保存される記憶は、クライアントアプリケーションがユーザーIDを手動で生成することなく、認証済みユーザーごとに分離されている必要があります。
Pythonコードを完成させるにはどうすればよいでしょうか？適切な値を正しい場所にドラッグして答えてください。各値は1回、複数回、または全く使用されない場合があります。
注：正解ごとに1ポイントが加算されます。

5. Project1という名前のMicrosoft Foundryプロジェクトがあり、その中に以下のものが含まれています。
- 外部APIを呼び出すOpenAPIツール
- 外部 API の API キーを格納する Connection1 という名前のプロジェクト接続。エージェントが OpenAPI ツールを呼び出すと、API は 401 認証エラーを返し、トレースでは API キー ヘッダーが送信されていないことが示されます。
OpenAPIツールが、すべてのリクエストにConnection1のAPIキーを自動的に含めるようにする必要があります。
あなたはどうすべきでしょうか？

A) ツールを接続1に接続します。
B) ツールをProject1のデフォルト接続を使用するように設定します。
C) OpenAPI仕様にAPIキーヘッダーを手動で追加します。
D) IDパススルーを有効にして、ツールが呼び出し元のMicrosoft Entraトークンを使用するようにします。

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