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Heutzutage ist Microsoft AI-103 Zertifizierungsprüfung sehr beliebt. Es kann auch die Fähigkeit eines Fachmannes messen. Mit dem Zertifikat von Microsoft Certified Engineers werden Sie sicherlich eine bessere Arbeit und eine schönere Zukunft haben.

Es wird nie schneller oder einfacher, dass man die Microsoft AI-103 Zertifizierungsprüfung besteht. Aber nun mit Pürfungsfragen zur Microsoft AI-103 von Itzert.com werden Sie diese Prüfung sicherlich beim ersten Versuch bestehen.

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

1. You have a Microsoft Foundry project that contains an agent. The agent uses Azure Al Search as the retriever.
You plan to ingest PDFs into an Azure Al Search index to ensure that the agent can ground responses in texts in both documents and embedded images.
Users require citations that link to the source files.
You need to ensure that during indexing, the images are extracted into a structure that can be used as input for the built-in optical character recognition (OCR) skill.
Which indexing approach should you use?

A) the outputFieldMappings parameter to write image data to a searchable field
B) a Shaper skill to restructure the OCR input
C) an indexer to extract image data into a normalized_images collection
D) a skillset to run the OCR skill directly against the content field of the index

2. 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 Microsoft Foundry project that contains an agent. The agent generates summaries from retrieved policy documents.
Users report that some responses omit required regulatory clauses, even when the clauses are present in the retrieved content.
You need to improve response completeness.
Solution: You run an evaluation flow that scores responses for completeness and blocks responses that fall below a defined threshold.
Does this meet the goal?

A) Yes
B) No

3. You have a Microsoft Foundry project that contains a deployed ticket-triage agent.
You discover that sometimes the agent responds without calling any tools, even when a tool is required.
You need to ensure that the agent calls a tool during execution.
How should you complete the Python code? To answer, drag the appropriate values to the correct targets.
Each value may be used
once, more than once, or not at all. You may need to drag the split bar between panes or scroll to view content.
NOTE: Each correct selection is worth one point.

4. You have a Microsoft Foundry project that processes procurement documents submitted by suppliers.
You need to implement two pipelines by using Azure Content Understanding in Foundry Tools. The solution must meet the following requirements:
* Include a pipeline named Pipeline1 that supports cost-effective, high-volume processing of standalone PDF invoices.
* Include a pipeline named Pipeline2 that supports cross-document validation by using multi-step reasoning and reference data.
How should you configure each pipeline? To answer, drag the appropriate configurations to the correct pipelines. Each configuration may be used once, more than once, or not at all. You may need to drag the split bar between panes or scroll to view content.
NOTE: Each correct selection is worth one point.

5. You have a Microsoft Foundry project that contains an agent.
The agent uses a knowledge source built from documents stored in Azure Blob Storage. The documents include digitally scanned PDFs that contain multipage tables.
You have an ingestion job that extracts only plain text, causing loss of table structure, headings, and page- number metadata.
Users frequently ask questions that require the retrieval of specific table rows across the pages.
You need to configure an ingestion job for a Retrieval Augmented Generation (RAG) pipeline that performs optical character recognition (OCR) on scanned PDFs, preserves tables and headings as structure-aware chunks, and stores page-number metadata with each chunk.
How should you configure the ingestion job?

A) Use OCR and page-level chunking.
B) Use page-level OCR extraction and store each page as a single chunk.
C) Use advanced data parsing to reingest the documents.
D) Use basic parsing and fixed-size chunking.

Fragen und Antworten: