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1. 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：ドキュメントにプロンプ​​トシールドを設定します。
これは目標を達成していると言えるでしょうか？

A) いいえ
B) はい

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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。
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。
ユーザーからは、取得したコンテンツに規定の規制条項が含まれている場合でも、一部の回答では必要な規制条項が省略されているとの報告がある。
回答の完全性を改善する必要があります。
解決策：max_tokens パラメータの値を増やします。
これは目標を達成していると言えるでしょうか？

A) いいえ
B) はい

3. あなたは、Microsoft Foundryのマルチモーダルモデル展開を使用するApp1という名前のアプリを持っています。
App1はアップロードされた画像に対して光学文字認識(OCR)を実行し、OCRの出力結果をプロンプトに追加情報として表示します。
アップロードされた画像の中には、テキストが埋め込まれているものがあります。
モデルが潜在的に悪意のある命令を処理しないようにする必要があります。
何を使うべきでしょうか？

A) ドキュメントのプロンプトシールド
B) 画像モデレーション
C) 保護された素材テキスト
D) ユーザープロンプト用のプロンプトシールド

4. 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

5. Microsoft Foundry プロジェクトがあり、Azure AI Search を使用してエージェントを内部ドキュメントに紐付けています。
最近のコンテンツ更新後、ユーザーからエージェントの回答の精度が低下したとの報告が寄せられている。
取得したコンテンツが、モデルが生成する応答に悪影響を与えているかどうかを特定する必要があります。
どの観測可能性シグナルを検証すべきでしょうか？

A) レイテンシー内訳トレース
B) 予測ドリフト指標
C) インデクサの状態と障害履歴
D) グラウンディング評価指標

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