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1. A customer support agent must answer from an internal knowledge base that is updated weekly with new product documentation, and its answers must always reflect the latest content. Which approach should you implement?

A) Implement retrieval-augmented generation (RAG) over an index of the documents
B) Apply Direct Preference Optimization (DPO) to the documents
C) Raise the model temperature to improve recall of recent facts
D) Fine-tune the base model on the new documents every week

2. You have a large collection of image files and PDF documents stored in an Azure Storage account. The documents contain tabular data.
You need to extract the tables into a structured format that can be imported into a database. The solution must minimize development effort. What should you use?

A) Azure Vision in Foundry Tools
B) Azure Document Intelligence in Foundry Tools
C) Azure AI Video Indexer
D) Azure Content Understanding in Foundry Tools

3. 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.

4. You are building a chatbot.
You need to ensure that the chatbot can classify user input into separate categories. The categories must be dynamic and defined at the time of inference.
Which service should you use to classify the input?

A) Azure OpenAI text classification
B) Azure AI Language custom text classification
C) Azure AI Language custom named entity recognition (NER)
D) Azure OpenAI text summarization

5. You are planning a Microsoft Foundry project named Project1 that will contain multiple agents.
Each agent will access the same Azure AI Search resource.
You need to recommend a solution to centrally manage the Azure AI Search credentials within Project1. The solution must be implemented across all the agents.
What should you recommend?

A) Disable key-based access control on the Azure AI Search resource.
B) Create a managed private endpoint that connects to the Azure AI Search resource.
C) Add a connection to the Azure AI Search resource.
D) Enable role-based access control (RBAC) for the Azure AI Search resource.

질문과 대답: