Large invest on renovation

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Considerate after-sales service

Our company is responsible for our Developing AI Apps and Agents on Azure (AI-103日本語版) exam cram. Every product we have sold to customer will enjoy considerate after-sales service. If you have problems about our AI-103日本語 test guide such as installation, operation and so on, we will quickly reply to you after our online workers have received your emails. We are not afraid of troubles. We warmly welcome to your questions and suggestions. Now that you have spent money on our AI-103日本語 exam questions, we have the obligation to ensure your comfortable learning. We do not have hot lines. So you are advised to send your emails to our email address. In case you send it to others'email inbox, please check the address carefully before. The after-sales service of our AI-103日本語 exam questions can stand the test of practice. Once you trust our products, you also can enjoy such good service.

Easy to understand

Frankly speaking, it is difficult to get the Microsoft certificate without help. Usually, the time you invest to prepare the exam is long. Now, all of your worries can be wiped out because of our AI-103日本語 exam questions. Some people worry about that some difficult knowledge is hard to understand or the AI-103日本語 test guide is not suitable for them. Actually, the difficult parts of the exam have been simplified, which will be easy for you to understand. Also, there will be examples, simulations and charts to make explanations vivid. In order to aid you to memorize the Developing AI Apps and Agents on Azure (AI-103日本語版) exam cram better, we have integrated knowledge structure. You will clearly know what you are learning and which part you need to learn carefully. You will regret if you give up challenging yourself.

Our Developing AI Apps and Agents on Azure (AI-103日本語版) exam cram has been revised for lots of times to ensure all candidates can easily understand all knowledge parts. In the meantime, the learning process is recorded clearly in the system, which helps you adjust your learning plan. On the one hand, our company has benefited a lot from renovation. Customers are more likely to choose our AI-103日本語 Exam Questions. On the other hand, the money we have invested is meaningful, which helps to renovate new learning style of the Developing AI Apps and Agents on Azure (AI-103日本語版) exam. So, why not buy our AI-103日本語 test guide?

Microsoft AI-103日本語 Exam Syllabus Topics:

Section	Weight	Objectives
Implement information extraction and knowledge mining	10–15%	- Extract structured data from documents 1. Process forms, invoices, and unstructured content 2. Use Azure AI Document Intelligence - Build knowledge bases and search solutions 1. Design knowledge mining pipelines 2. Implement Azure AI Search 3. Create and manage vector indexes
Implement generative AI and agentic solutions	30–35%	- Design and implement intelligent agents 1. Implement multi-agent workflows and orchestration 2. Manage state, memory, and context 3. Integrate agents with external systems and data sources 4. Select agent architecture patterns - Build generative AI applications 1. Implement function calling and tool use 2. Build retrieval-augmented generation (RAG) solutions 3. Implement prompt engineering and optimization 4. Integrate Azure OpenAI and other models
Implement computer vision solutions	10–15%	- Build multimodal solutions 1. Combine vision and language capabilities 2. Process and analyze video content - Implement image analysis and processing 1. Extract text and structure from images 2. Use Azure AI Vision services 3. Implement object detection and image classification
Plan and manage Azure AI solutions	25–30%	- Design Azure AI infrastructure 1. Plan for security, compliance, and responsible AI 2. Design for scalability, availability, and cost optimization 3. Select appropriate Azure AI Foundry services - Manage AI solution development lifecycle 1. Integrate with CI/CD pipelines 2. Configure model and agent deployments 3. Monitor and maintain AI workloads
Implement text and speech analysis solutions	10–15%	- Implement natural language processing 1. Use Azure AI Language services 2. Perform sentiment analysis, entity recognition, and summarization 3. Build conversational language understanding - Implement speech capabilities 1. Speech translation and speaker recognition 2. Speech-to-text and text-to-speech integration

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

1. 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。
・管理業務の負担を最小限に抑える必要がある。
あなたはどうすべきでしょうか？

A) 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。
B) 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。
C) 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。
D) 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。

2. Azure AI Studioでは、GPT-35 Turboモデルを使用してCompletionsプレイグラウンドを利用します。
プロンプトに以下のコードが含まれています。
関数 F(n)
{
var f = [0, 1];
for (var i = 2; i < n; i++) f[i] = f[i-1] + f[i-2];
return f;
}
コードの説明を作成するにはモデルが必要です。解決策はコストを最小限に抑えるものでなければなりません。
あなたはどうすべきでしょうか？

A) モデルを GPT-4-32k に変更します。
B) プロンプトに // 関数 F は何をしますか? を追加します。
C) 温度パラメータを1に設定します。
D) プロンプトに関数 F(説明) を追加します。

3. 本番環境アプリケーションは、環境変数に格納された API キーを使用して Microsoft Foundry に対して認証を行います。セキュリティチームは、ハードコードされたシークレットを削除し、すべての呼び出しについてプリンシパルごとの監査を有効にするよう求めています。どちらのアプローチが両方の要件を満たしますか？

A) サービス間で単一のAPIキーを共有し、IPアドレスの許可リストで制限する
B) APIキーをAzure Key Vaultに移動し、毎月ローテーションする
C) マネージドID(キーレス)を使用してMicrosoft Entra IDで認証する
D) APIキーをマスク変数としてデプロイメントパイプラインに埋め込む

4. Azure AI Content Safety を構成して、生成アプリケーションでユーザーがアップロードした画像をモデレートするようにします。テスト中に、同僚が、ある画像が暴力の深刻度スコア 3 を返したと主張しました。
なぜこのような結果はあり得ないのか？

A) コンテンツセーフティは画像ではなくテキストのみを審査します。
B) 画像モデレーションは常にブロックまたは許可のバイナリフラグを返し、深刻度は返しません。
C) 重症度3は自傷行為のカテゴリーのみに適用されます
D) 画像コンテンツモデルは、深刻度値0、2、4、6のみを返します。

5. 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。
- Ag ent1 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。
セキュリティおよびコンプライアンス要件を満たすようにAgent1を設定する必要があります。何を使用すればよいでしょうか？