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The service of RealVCE

Update Our Company checks the update every day. If you've bought AI-103日本語 real dumps from us, once there is AI-103日本語 vce dumps released, our system will send it to your e-mail immediately. And you can free update the Developing AI Apps and Agents on Azure (AI-103日本語版) vce dumps one-year after you purchase.

Refund We promise to you full refund if you failed the exam with Developing AI Apps and Agents on Azure (AI-103日本語版) real vce. Within 7 days after exam transcripts come out, then scanning the transcripts, add it to the emails as attachments and sent to us. After confirmation, we will refund immediately.

Payment Our payment is by Credit Card. But it can be bound with the credit card, so the credit card is also available.

Instant Download: Our system will send you the AI-103日本語 braindumps file you purchase in mailbox in a minute after payment. (If not received within 12 hours, please contact us. Note: don't forget to check your spam.)

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。
スキャンされたテキスト、表、複数列レイアウトを含む、様々な形式のドキュメントを処理する必要があります。抽出されたコンテンツはドキュメントの構造を保持し、後続の処理のためにMarkdown形式に変換する必要があります。
最初に何を設定すべきですか？

A) Foundry Tools のテキスト分析モデル展開における Azure 言語
B) マルチモーダルモデルを使用する Azure OpenAl Responses API 呼び出し
C) Foundry Tools の Azure Content Understanding アナライザー
D) 生成型チャット完了リクエスト

2. 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、Azure Blob Storageに保存されているドキュメントから構築された知識ソースを使用します。これらのドキュメントには、複数ページの表を含むデジタルスキャンされたPDFファイルが含まれます。
プレーンテキストのみを抽出する取り込みジョブを使用しているため、テーブル構造、見出し、ページ番号などのメタデータが失われます。
ユーザーからは、複数のページにわたる特定の表の行を取得する必要があるという質問が頻繁に寄せられます。
スキャンされたPDFに対して光学文字認識(OCR)を実行し、表と見出しを構造を考慮したチャンクとして保持し、各チャンクにページ番号メタデータを保存する、検索拡張生成(RAG)パイプライン用の取り込みジョブを設定する必要があります。
データ取り込みジョブはどのように設定すればよいですか？

A) ページレベルのOCR抽出を使用し、各ページを単一のチャンクとして保存します。
B) 高度なデータ解析を使用してドキュメントを再取り込みします。
C) 基本的な構文解析と固定サイズのチャンキングを使用します。
D) OCRとページレベルのチャンキングを使用します。

3. Agent1がstorage1に保存されている製品情報を使用するための、計画されている変更と技術要件をサポートするソリューションを提案する必要があります。
推薦状には何を含めるべきでしょうか？

A) Bing検索でグラウンディング
B) Foundry Tools の Azure Translator
C) Azure AI検索
D) Foundry Tools の Azure Document Intelligence

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、Foundry Tools の Azure Speech を使用します。
en-usロケール向けにベースラインの音声認識モデルを微調整し、そのモデルを公開します。
エージェントは音声認識REST APIを呼び出し、プロジェクトIDが無効であることを示すエラーメッセージを返します。
プロジェクトプロパティを正しいIDに設定する必要があります。
プロジェクトプロパティはどのような値に設定すべきですか？

A) プロジェクトのURL
B) プロジェクトID
C) カスタム音声エンドポイントURL
D) カスタム音声プロジェクトID

5. あなたは、Project1 という名前の Microsoft Foundry プロジェクトにデプロイされたモデルを使用して応答を生成する App1 という名前の Web アプリケーションを構築しています。
App1は、モデルにプロンプ​​トを送信する前に、Azure AI Searchを使用してドキュメントを取得する必要があります。
Project1とApp1を統合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。
* 複数のクライアントアプリケーションは、同じ検索設定を使用する必要があります。
* セキュリティポリシーは、鍵ベースの認証を防止するものでなければならない。
管理業務は最小限に抑えなければならない。
あなたはどうすべきでしょうか？

A) Microsoft Entra認証を使用して、各アプリケーションからAzure AI Searchを直接呼び出します。
B) Foundry でカスタム HTTP 接続を作成し、アプリケーションごとに Azure AI Search エンドポイントを手動で構成します。
C) アプリケーションごとにマネージド ID を有効にし、Azure AI Search を直接呼び出します。
D) Project1 で Azure AI Search 接続を構成し、各アプリケーションでその接続を参照します。

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