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

1. Microsoft Foundry Agent Service を使用してカスタマーサポートエージェントを作成するための計画を提案する必要があります。エージェントは以下の要件を満たす必要があります。
* 複数の会話間でユーザーの設定を保持する。
* チャット中にドキュメントを直接アップロードすることで、ユーザーが状況に応じた情報を提供できるようにする。
それぞれの要件に対して、どのFoundry機能を推奨すべきでしょうか？回答するには、回答欄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。

2. あなたはMicrosoft Foundryプロジェクトを持っています。
エージェントを含む顧客サポートソリューションを構築する予定です。このソリューションは、以下の要件を満たす必要があります。
* Azure AI Searchに保存されている社内製品ドキュメントに基づき、正確で状況に応じた応答を提供する。
* 長い文脈にわたる、深く多段階的な推論を必要とする。
* 詳細な自然言語による応答を生成します。
エージェントを動かすために、どのタイプのモデルを使用すべきでしょうか？

A) キーワード抽出モデル
B) 小規模言語モデル (SLM)
C) 大規模言語モデル(LLM)
D) マルチモーダルモデル

3. 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回答してください。
各値は、1回だけ使用することも、複数回使用することも、全く使用しないこともできます。
注：正解ごとに1ポイントが加算されます。

4. エージェントを含む Microsoft Foundry プロジェクトがあります。このエージェントには、Azure AI Search に格納されているナレッジベースを照会する Model Context Protocol (MCP) ツールが含まれています。
エージェントの実行によっては、知識ベースを呼び出さずに基本モデルから回答を返す場合があり、その結果、根拠となる引用のない応答が返される。
エージェントを実行するためのコードスニペットを以下に示します。
run = project_client.agents.runs.create_and_process(
thread_id=thread.id、
agent_id=agent.id,
)
エージェントが実行ごとに必ずMCPツールを呼び出すようにするには、コードに適切なtool_choiceパラメータを追加する必要があります。
何を追加すべきでしょうか？

A) tool_choice={ " auto " }
B) tool_choice={ " type " : " knowledge_base " }
C) tool_choice={ " required " }
D) tool_choice ={ " type " : " mcp " }

5. 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) 検索拡張生成 (RAG) に切り替えます。
B) レスポンスストリーミングを有効にします。
C) 温度パラメータの値を減らします。
D) レスポンスが返される前にリフレクションパスを追加します。

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