Snowflake Certification GES-C01

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Snowflake GES-C01 Prüfungsthemen:

Snowflake SnowPro® Specialty: Gen AI Certification GES-C01 Prüfungsfragen mit Lösungen

1. A business user frequently asks Cortex Analyst questions that require filtering on specific product names, such as "What were the sales for 'iced tea' last month?" The 'product' dimension has many distinct values (high cardinality), and Cortex Analyst sometimes struggles to accurately identify the exact literal product name, leading to less precise SQL queries. The Gen AI Specialist wants to enhance Cortex Analyst's ability to find these literal values for the 'product' dimension. To improve Cortex Analyst's literal search capability for the high-cardinality 'product' dimension, which of the following is the most appropriate and recommended approach to configure in the semantic model?

A) Option B
B) Option C
C) Option D
D) Option E
E) Option A

2. A financial institution is building a Document AI model to process loan applications. They need to extract all applicant names (which can be multiple, forming a list), classify the application as 'Approved' or 'Rejected' based on various internal criteria (not explicitly stated in the document), and normalize diverse date formats (e.g., '1st Jan 2023', '01/01/2023') to 'YYYY-MM-DD'. Which of the following approaches represent 'best practices' for defining data values and training the Document AI model for these complex extractions? (Select ALL that apply.)

A) To normalize diverse date formats to 'YYYY-MM-DD', train the model with sufficient annotations, showing the desired output format for various input date formats, allowing Document AI to learn the normalization internally.
B) For extracting lists of items from tables, use individual data values for each column and then merge these lists in the pipeline, ensuring adequate training with sample data, including NULL values and correct order, for reconstruction.
C) When defining data values for combinations of values, arrays, or nonstandard formats, fine-tuning the model with annotations that 'show' the expected result is generally more effective than 'telling' it via complex prompt engineering.
D) To classify applications as 'Approved' or 'Rejected', define a data value like 'What is the application status?' and ensure the training dataset includes annotated examples for both 'Approved' and 'Rejected' classes.
E) For applicant names, define a single value 'applicant_name' and rely solely on advanced prompt engineering to instruct the model on how to identify and list all names, without providing specific examples through annotations.

3. A data application developer is using the Snowflake Cortex COMPLETE function to power a multi-turn conversational AI application. They want to ensure responses are creative but not excessively long, adhere to a specific JSON structure, and are filtered for safety. Given the following SQL query snippet, which statements accurately describe the impact of the specified options?

A) The

B) Including a
C) The

D) Setting

E) For a multi-turn conversation, previous user prompts and model responses should be passed in the

4.
Which of the following is a 'direct cause' of this error related to missing schema-level privileges, assuming the model build name is unique and the warehouse is active and accessible?

A)

B)

C)

D)

E)

5. A financial institution uses Snowflake Cortex LLM functions to process customer feedback. They initially used SNOWF LAKE .CORTEX.SENTIMENT for general sentiment analysis. Now, they need to extract specific sentiment categories (e.g., 'service_quality', 'product_pricing') and the sentiment for each, expecting the output in a structured JSON format for automated downstream processing. Which AI_COMPLETE configuration best addresses their new requirement while considering cost-efficiency and output reliability?

A)

B)

C)

D)

E)

Fragen und Antworten: