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Microsoft AI-103 시험 요강 주제:
| 섹션 | 비중 | 목표 |
|---|---|---|
| 컴퓨터 비전 솔루션 구현 | 10-15% | - 시각 콘텐츠 분석
|
| Azure AI 솔루션 계획 및 관리 | 25-30% | - AI 솔루션 수명 주기 관리
|
| 에이전트 기반 솔루션 구현 | 20-25% | - 에이전트 운영 관리
|
| 생성형 AI 솔루션 구현 | 25-30% | - 생성형 AI 애플리케이션 개발
|
| 텍스트 분석 및 정보 추출 솔루션 구현 | 10-15% | - 정보 분석 및 추출
|
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You have an application that uses a prebuilt Azure Language model.
You need to generate a summary that meets the following requirements:
- Identify each presenter in the video and attribute each text file to
sentences
- Preserves the original sentence order
- Returns exactly three sentences
Which Language service feature should you use?
- A. extractive summarization
- B. sentiment analysis
- C. abstractive summarization
- D. key phrase extraction
정답: A 🗳️
설명: (Fast2test 회원만 볼 수 있음)
Note: This section contains one or more sets of questions with the same scenario and problem. Each question presents a unique solution to the problem. You must determine whether the solution meets the stated goals. More than one solution in the set might solve the problem. It is also possible that none of the solutions in the set solve the problem.
After you answer a question in this section, you will NOT be able to return. As a result, these questions do not appear on the Review Screen.
You have a multimodal AI generative model that accepts image uploads and uses extracted image text to generate responses.
You discover that users can upload unsafe images and embed hidden instructions into images to manipulate the model.
You need to implement controls to mitigate the risk.
Solution: You configure a prompt shield for user prompts.
Does this meet the goal?
- A. Yes
- B. No
정답: A 🗳️
설명: (Fast2test 회원만 볼 수 있음)
You plan to build an agent that will combine and process multiple files uploaded by users.
You are evaluating whether to use the Azure AI Agent Service to develop the agent.
What is the maximum size of all the files that can be uploaded to the service?
- A. 10 GB
- B. 1 GB
- C. 1 TB
- D. 100 GB
정답: D 🗳️
설명: (Fast2test 회원만 볼 수 있음)
Hotspot Question
You have a Microsoft Foundry project.
- You need to create a customer support agent that meets the following
requirements:
- Grounds responses only in company policy documents stored in curated
repositories
- Retains customer preferences across separate chat sessions
How should you configure the agent? To answer, select the appropriate options in the answer area.
NOTE: Each correct selection is worth one point.
정답:

Explanation:
Box 1: Configure retrieval from approved data sources
You should configure retrieval from approved data sources to meet this requirement.
In Microsoft Foundry (and broader Azure AI Foundry / Azure OpenAI architectures), grounding an agent exclusively in company policy documents requires implementing a Retrieval-Augmented Generation (RAG) pattern. This ensures the AI model only answers using the provided context and does not hallucinate or rely on its public training data.
Box 2: Enable agent memory that uses persistent storage
To retain user preferences across completely separate chat sessions or conversations, you must use persistent agent memory. Traditional chat history only tracks messages within a single active thread or session. By contrast, the Memory Store feature provides a managed, long-term memory system that structurally indexes user preferences and facts across different devices and separate sessions.
Reference:
https://techcommunity.microsoft.com/blog/azure-ai-foundry-blog/announcing-new-capabilities-for-azure-openai-on-your-data/4144636
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