返金するポリシーはありますか？ 失敗した場合、どうすれば返金できますか？

はい。弊社はあなたが我々の練習問題を使用して試験に合格しないと全額返金を保証します。返金プロセスは非常に簡単です：購入日から60日以内に不合格成績書を弊社に送っていいです。弊社は成績書を確認した後で、返金を行います。お金は７日以内に支払い口座に戻ります。

あなたのテストエンジンはどのように実行しますか？

あなたのPCにダウンロードしてインストールすると、IBM C1000-185テスト問題を練習し、'練習試験'と '仮想試験'2つの異なるオプションを使用してあなたの質問と回答を確認することができます。
仮想試験 - 時間制限付きに試験問題で自分自身をテストします。
練習試験 - 試験問題を1つ1つレビューし、正解をビューします。

Tech4Examはどんな試験参考書を提供していますか？

テストエンジン：C1000-185試験試験エンジンは、あなた自身のデバイスにダウンロードして運行できます。インタラクティブでシミュレートされた環境でテストを行います。
PDF（テストエンジンのコピー）：内容はテストエンジンと同じで、印刷をサポートしています。

購入後、どれくらいC1000-185試験参考書を入手できますか？

あなたは5-10分以内にIBM C1000-185試験参考書を付くメールを受信します。そして即時ダウンロードして勉強します。購入後にC1000-185試験参考書を入手しないなら、すぐにメールでお問い合わせください。

更新されたC1000-185試験参考書を得ることができ、取得方法？

はい、購入後に1年間の無料アップデートを享受できます。更新があれば、私たちのシステムは更新されたC1000-185試験参考書をあなたのメールボックスに自動的に送ります。

C1000-185テストエンジンはどのシステムに適用しますか？

オンラインテストエンジンは、WEBブラウザをベースとしたソフトウェアなので、Windows / Mac / Android / iOSなどをサポートできます。どんな電設備でも使用でき、自己ペースで練習できます。オンラインテストエンジンはオフラインの練習をサポートしていますが、前提条件は初めてインターネットで実行することです。
ソフトテストエンジンは、Java環境で運行するWindowsシステムに適用して、複数のコンピュータにインストールすることができます。
PDF版は、Adobe ReaderやFoxit Reader、Google Docsなどの読書ツールに読むことができます。

あなたはC1000-185試験参考書の更新をどのぐらいでリリースしていますか？

すべての試験参考書は常に更新されますが、固定日付には更新されません。弊社の専門チームは、試験のアップデートに十分の注意を払い、彼らは常にそれに応じてC1000-185試験内容をアップグレードします。

割引はありますか？

我々社は顧客にいくつかの割引を提供します。 特恵には制限はありません。 弊社のサイトで定期的にチェックしてクーポンを入手することができます。

IBM watsonx Generative AI Engineer - Associate 認定 C1000-185 試験問題:

1. In IBM Watsonx's Prompt Lab, example input prompts can be used to improve the effectiveness of generated responses.
Which of the following best describes a key benefit of utilizing example input prompts in Prompt Lab?

A) Example input prompts guarantee consistency across all outputs, regardless of variability in user-provided data.
B) Example input prompts help generate responses that are more aligned with the specific context or style intended by the user.
C) Example input prompts allow the model to learn new concepts and update its knowledge base dynamically.
D) Example input prompts automatically adjust the model's training dataset for more accurate predictions.

2. You are building a RAG system in IBM watsonx for a legal document retrieval platform. The platform deals with highly structured legal texts and unstructured client queries. Your task is to ensure that both structured documents and unstructured queries can be efficiently retrieved using vector embeddings generated by the system.
Which of the following actions will help you optimize the generation of vector embeddings to support accurate retrieval in the RAG system, considering the diverse data types? (Select two)

A) Fine-tune the embedding model on legal text data to ensure embeddings capture the specific structure and semantics of the documents.
B) Use a separate embedding model for legal documents and client queries to account for differences in data structure.
C) Rely on pre-trained general-purpose embeddings without any domain-specific adaptation, as they provide broad coverage across many industries.
D) Ensure that embeddings for legal documents are based solely on the document metadata, as it contains the most important information.
E) Generate embeddings for legal documents at the sentence level rather than the document level, as this increases precision in retrieval.

3. Prompt Lab in IBM Watsonx Generative AI offers several advantages for AI prompt engineering.
Which of the following best describes a primary benefit of using the Prompt Lab feature?

A) It enables users to test different versions of prompts and receive immediate feedback on their effectiveness.
B) It guarantees that all generated responses adhere to industry-specific regulatory standards.
C) It provides a collaborative environment where multiple users can co-author prompts in real time.
D) It allows users to design custom AI models from scratch to handle specific tasks.

4. You are tasked with building a Retrieval-Augmented Generation (RAG) system to assist users in retrieving relevant documents from a vast knowledge base. The first step in this process is to generate vector embeddings for the documents using a pre-trained model. After generating embeddings, you notice that the model is sometimes failing to retrieve semantically similar documents.
Which of the following is the most appropriate approach to ensure that semantically similar documents are retrieved effectively?

A) Convert all documents into embeddings using cosine similarity directly instead of using a vector search algorithm.
B) Choose a model with a smaller embedding dimension to reduce the memory footprint of embeddings.
C) Fine-tune the model on a task-specific dataset to improve the quality of the embeddings for your domain.
D) Use Greedy Decoding during the embedding generation to avoid irrelevant tokens in the vectors.

5. You are managing a generative AI model deployment in IBM Watsonx and need to implement prompt versioning to ensure traceability and reproducibility of model behavior over time.
Which of the following strategies best enables versioning of prompts during deployment?

A) Relying on model checkpointing to manage both model weights and prompts.
B) Using a source control system (e.g., Git) to track prompt changes alongside model code.
C) Storing prompts in a flat file system and manually tracking versions.
D) Disabling versioning for prompts since it is not required for generative models.

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