Microsoft Azure AI Engineer Associate AI-103

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100% Garantie für den Erfolg von der Prüfung Developing AI Apps and Agents on Azure

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Microsoft Developing AI Apps and Agents on Azure AI-103 Prüfungsfragen mit Lösungen:

1. You are deploying a support agent that enables users to upload photos.
You need to automatically classify uploaded images for harmful content. The solution must block content based on severity levels.
What should you do?

A) Apply keyword scanning to optical character recognition (OCR) output by using Azure Vision in Foundry Tools.
B) Enable prompt shields.
C) Use blocklists.
D) Implement image moderation.

2. You have a Microsoft Foundry project that contains a high-traffic agent.
After a recent update, operational costs increase significantly.
Monitoring confirms that the volume of user traffic to the agent remains unchanged.
You suspect that changes to the request or response characteristics are causing the increase.
You need to identify whether the additional costs are driven by the model input size, the model output size, or expanded tool usage.
Which observability capability should you use?

A) run success rate
B) evaluation metrics
C) latency
D) token usage

3. You have a Microsoft Foundry project that uses Azure AI Search to ground an agent in internal documentation.
After a recent content update, users report that the agent's answers have become less accurate.
You need to identify whether the retrieved content is negatively influencing the model's generated responses.
Which observability signal should you review?

A) groundedness evaluation metrics
B) indexer status and failure history
C) prediction drift metrics
D) latency breakdown traces

4. You have an application that uses a prebuilt Azure Language model.
You need to generate a summary that meets the following requirements:
- Summarizes documents that contain multiple sentences
- Preserves the original sentence order
- Returns exactly three sentences
Which Language service feature should you use?

A) sentiment analysis
B) extractive summarization
C) key phrase extraction
D) abstractive summarization

5. Drag and Drop Question
You have a Microsoft Foundry project that contains a customer support agent grounded in internal documentation.
After a recent update, users report the following issues:
- Some answers are unsupported by retrieved documents.
- A small number of responses are flagged for policy violations.
You need to evaluate each issue.
Which observability signals should you use for each issue? To answer, drag the appropriate observability signals to the correct issues. Each observability signal may be used once, more than once, or not at all. You may need to drag the spit bar between panes or scroll to view content.
NOTE: Each correct selection is worth one point.

Fragen und Antworten: