Wie ist die Qualität der AI-103 prüfungsfragen von uns?
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Hinter der AI-103 prüfungsfragen -----anspruchsvolle Kundendienst
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Nachdem Sie die AI-103 gekauft haben, bieten wir Ihnen den einjährigen Aktualisierungsdienst der AI-103 prüfungsfragen gratis. Wenn die neueste Version entwickelt hat. Schicken wir Ihnen sie per E-Mail automatisch.
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Einfache und bequeme Weise zu kaufen: nur ein paar Schritte um Ihren Kauf abzuschließen, und dann senden wir senden Ihnen das Produkt per E-Mail, und Sie können die E-mail-Anhänge herunterladen.
Microsoft AI-103 Prüfungsthemen:
| Abschnitt | Ziele |
|---|---|
| Entwicklung generativer KI-Anwendungen und Agenten | - Integration des Azure OpenAI Service
|
| Umsetzung von Lösungen zur Verarbeitung natürlicher Sprache | - Textanalyse und Zusammenfassung - Übersetzung und mehrsprachige Unterstützung - Sprachverständnis und Erkennung von Absichten |
| Umsetzung von Lösungen im Bereich der maschinellen Bildverarbeitung | - Bildklassifizierung und Objekterkennung - OCR und Dokumentenintelligenz |
| Planung und Verwaltung von Azure-KI-Lösungen | - Modellauswahl und Verwaltung des Lebenszyklus - Grundsätze und Steuerung verantwortungsbewusster KI - Bereitstellung und Konfiguration von Azure-KI-Ressourcen |
| Wissensgewinnung und Informationssuche | - RAG (Retrieval Augmented Generation) - Muster - Indizierung und semantische Suche - Konfiguration von Azure AI Search |
Microsoft Developing AI Apps and Agents on Azure AI-103 Prüfungsfragen mit Lösungen
Frage #1
You have an invoice-processing application named App1 that uses Azure Constant Understanding in Foundry Tools.
You are building a new Content Understanding pipeline named Pipeline1 that must meet the following requirements:
- Compare an invoice to its related purchase order
- Validate the voice against static vendor contact documents
- Return a single structured output that includes discrepancy findings
You need to configure Pipeline1 and expose the pipeline as a single analyzer endpoint. What should you configure?
A. a single-file task in standard mode that uses confidence scores enabled for the extracted fields.
B. a multiple-file task in pro mode that uses the vendor contract files as reference data
C. a multi-file task in standard mode that uses the invoice and purchase order as input to the analyzer
D. a single-file task in standard mode that uses the vendor contract provided as an additional document during analysis.
Frage #2
You plan to configure an evaluation in Microsoft Foundry for a Retrieval Augmented Generation (RAG) chat app.
You need to provide scores for groundedness, relevance, and harmful content categories.
Which two evaluation categories can you use? Each correct answer presents a complete solution.
NOTE: Each correct selection is worth one point.
A. AI quality (AI assisted) metrics
B. risk and safety metrics
C. fluency evaluator
D. similarity evaluators
E. AI quality (NLP) metrics
Frage #3
You have a Microsoft Foundry project that contains an agent.
The agent uses Azure AI Search for Retrieval Augmented Generation (RAG).
You plan to ingest and index PDF product manuals.
You need to build a solution that supports semantic similarity matching. The solution must ensure that the agent retrieves relevant data when user questions use different wording than the product manuals.
Which indexing approach should you use?
A. analyzers
B. suggesters
C. vector search
D. semantic ranking
Frage #4
Hotspot Question
Your company is piloting a customer support agent in a Microsoft Foundry project name Project1.
Project1 is connected to an existing Application Insights resource, and the company's support team reviews runs in the Traces tab.
The Foundry Agent Service is configured to perform the following actions:
- Retrieve the Application Insights connection string by calling
project_client.telemetry.get_application_insights_connection_string().
- Call configure_azure_monitor(connection_string=...) to enable
telemetry.
A separate LangChain service is configured to use OpenTelemetry and has the following configurations:
- Uses AzureAIOpenTelemetryTracer(connection_string=...,
enable_content_recording=False)
- Passes the tracer by using config={"callbacks":[azure_tracer]}
Company policy has the following requirements:
- Telemetry from LangChain and OpenTelemetry must be distinguishable
within the same Application Insights resource.
- Secrets and credentials must NOT be stored in prompts, tool
arguments, or span attributes.
For each of the following statements, select Yes if the statement is true. Otherwise, select No.
NOTE: Each correct selection is worth one point.
Frage #5
You are building a customer support web app named App1 in Microsoft Foundry that uses a GPT realtime model.
App1 must support:
- Live, low-latency voice conversations that use Azure OpenAI
- Streaming audio input from users and playback audio responses
You need to configure a connection method that supports real-time audio streaming in client application and targets approximately 100 ms latency.
Which connection method should you use?
A. RTMP
B. WebRTC
C. SIP
D. WebSocket
Fragen und Antworten:
| Frage #1 Antwort: B | Frage #2 Antwort: A,B | Frage #3 Antwort: C | Frage #4 Antwort: Nur für Mitglieder sichtbar | Frage #5 Antwort: D |






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