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UiPath UiPath-AAAv1 Prüfungsthemen:
| Abschnitt | Ziele |
|---|---|
| Grundlagen der Agenten-KI | - Konzepte der agentengestützten Automatisierung - KI-Agenten im Vergleich zu regelbasierter Automatisierung |
| Bewertung und Steuerung von Agentenlösungen | - Sicherheitsmechanismen und Validierungslogik - Bewertungsmetriken unter Verwendung von LLMs |
| Kontextbezogene Einbindung (RAG) | - Konzepte der Retrieval-Augmented Generation - Strategien zur kontextbezogenen Dateneinbindung |
| Eskalationsverfahren und menschliche Eingriffe | - Arbeitsabläufe im Action Center - Ausnahmebehandlung und Eskalationsmuster |
| Komponenten der UiPath-Plattform | - Grundlagen von Agent Builder und Orchestrator - Studio Web und Autopilot |
| Agentengestützte Ablaufsteuerung (Maestro) | - Prozessgestaltung auf Basis von BPMN - Ablaufsteuerung unter Verwendung von Agenten |
| Entwurf des Agentenkonzepts | - Gestaltung der Agentenarchitektur - Aufteilung von Arbeitsabläufen |
| Ermittlung von Agentenpotenzialen und Prozessbewertung | - Eignung von Prozessen für die agentengestützte Automatisierung - Identifizierung von Automatisierungsmöglichkeiten |
| Prompt-Entwicklung für Agenten | - Zero-Shot- und Few-Shot-Prompts - Systemprompts und Einschränkungen |
| Autopilot für alle Nutzer | - KI-gestützte Erstellung von Automatisierungslösungen - Anwendungsfälle und Funktionsumfang |
UiPath Certified Professional Agentic Automation Associate (UiAAA) UiPath-AAAv1 Prüfungsfragen mit Lösungen
Frage #1
What is the main purpose of using a context grounding strategy with an ECS Index in Agents designer canvas in Studio Web?
A. To keep the ECS Index stored in a shared Orchestrator folder.
B. To limit the number of results retrieved from the ECS Index.
C. To retrieve data based on the user's current session or inputs.
D. To define static rules for retrieving data from the index.
Frage #2
A team is designing an agent to convert plain text meeting notes into a formatted agenda (e.g., structured bullet points). Despite providing a few example transformations in the prompt, the agent generates agendas in inconsistent formats. What critical step was likely overlooked?
A. Providing only examples without additional context about the task.
B. Including constraints to limit the length of the agenda for simplicity.
C. Adding randomized formatting examples to test the agent's creativity.
D. Adding clear instructions detailing the output format.
Frage #3
Why is it essential to provide a focused description and usage guidance when adding a tool for an agent?
A. It ensures the agent understands the tool's purpose and can use it effectively in relevant scenarios.
B. It limits the agent's actions to only those explicitly allowed by the user prompt, preventing incorrect reasoning.
C. It allows agents to execute all types of actions automatically, including Context Grounding and Escalations.
D. It guarantees that agents can access and modify any business application data, even without tool integration.
Frage #4
A developer is working on fine-tuning an LLM for generating step-by-step automation guides. After providing a detailed example prompt, they notice inconsistencies in the way the LLM interprets certain technical terms. What could be the reason for this behavior?
A. The LLM's tokenization process may have split complex technical terms into multiple tokens, causing slight variations in how the model interprets and weights their relationships within the context of the prompt.
B. The LLM does not rely on tokenization for understanding prompts; instead, misinterpretation arises from inadequate pre-programmed definitions of technical terms.
C. The LLM's interpretation is solely based on the frequency of terms within the training dataset, rendering technical nuances irrelevant during generation.
D. The inconsistency is related to the token limit defined for the prompt's length, which affects the LLM's ability to complete a response rather than its understanding of technical terms.
Frage #5
What steps must be completed when creating evaluations from scratch for a new evaluation set in UiPath?
A. Add a name to the evaluation set, provide input values and expected output, save each evaluation, and assign evaluators before running the evaluation set.
B. Assign evaluators immediately after creating the new evaluation set name, then configure inputs and expected outputs later.
C. Once the evaluation set is created, all included evaluations are automatically scored based only on input values and expected outputs.
D. The evaluation set can only be created using imported JSON data from previous evaluations of other agents.
Fragen und Antworten:
| Frage #1 Antwort: C | Frage #2 Antwort: D | Frage #3 Antwort: A | Frage #4 Antwort: A | Frage #5 Antwort: A |
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