購入後、どれくらいDatabricks-Generative-AI-Engineer-Associate試験参考書を入手できますか？

あなたは5-10分以内にDatabricks Databricks-Generative-AI-Engineer-Associate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Databricks-Generative-AI-Engineer-Associate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。

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：Databricks-Generative-AI-Engineer-Associate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。

更新されたDatabricks-Generative-AI-Engineer-Associate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Databricks-Generative-AI-Engineer-Associate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。

Databricks-Generative-AI-Engineer-Associate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。

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。

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。

あなたはDatabricks-Generative-AI-Engineer-Associate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Databricks-Generative-AI-Engineer-Associate試験内容をアップグレードします。

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、Databricks Databricks-Generative-AI-Engineer-Associate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。

Databricks Certified Generative AI Engineer Associate 認定 Databricks-Generative-AI-Engineer-Associate 試験問題:

1. A Generative AI Engineer is developing a patient-facing healthcare-focused chatbot. If the patient's question is not a medical emergency, the chatbot should solicit more information from the patient to pass to the doctor' s office and suggest a few relevant pre-approved medical articles for reading. If the patient's question is urgent, direct the patient to calling their local emergency services.
Given the following user input:
"I have been experiencing severe headaches and dizziness for the past two days." Which response is most appropriate for the chatbot to generate?

A) Here are a few relevant articles for your browsing. Let me know if you have questions after reading them.
B) Please provide your age, recent activities, and any other symptoms you have noticed along with your headaches and dizziness.
C) Please call your local emergency services.
D) Headaches can be tough. Hope you feel better soon!

2. A small and cost-conscious startup in the cancer research field wants to build a RAG application using Foundation Model APIs.
Which strategy would allow the startup to build a good-quality RAG application while being cost-conscious and able to cater to customer needs?

A) Pick a smaller LLM that is domain-specific
B) Limit the number of queries a customer can send per day
C) Use the largest LLM possible because that gives the best performance for any general queries
D) Limit the number of relevant documents available for the RAG application to retrieve from

3. What is an effective method to preprocess prompts using custom code before sending them to an LLM?

A) Write a MLflow PyFunc model that has a separate function to process the prompts
B) Rather than preprocessing prompts, it's more effective to postprocess the LLM outputs to align the outputs to desired outcomes
C) Directly modify the LLM's internal architecture to include preprocessing steps
D) It is better not to introduce custom code to preprocess prompts as the LLM has not been trained with examples of the preprocessed prompts

4. A Generative AI Engineer is building a Generative AI system that suggests the best matched employee team member to newly scoped projects. The team member is selected from a very large team. Thematch should be based upon project date availability and how well their employee profile matches the project scope. Both the employee profile and project scope are unstructured text.
How should the Generative Al Engineer architect their system?

A) Create a tool for finding team member availability given project dates, and another tool that uses an LLM to extract keywords from project scopes. Iterate through available team members' profiles and perform keyword matching to find the best available team member.
B) Create a tool for finding available team members given project dates. Embed all project scopes into a vector store, perform a retrieval using team member profiles to find the best team member.
C) Create a tool for finding available team members given project dates. Embed team profiles into a vector store and use the project scope and filtering to perform retrieval to find the available best matched team members.
D) Create a tool to find available team members given project dates. Create a second tool that can calculate a similarity score for a combination of team member profile and the project scope. Iterate through the team members and rank by best score to select a team member.

5. A Generative AI Engineer I using the code below to test setting up a vector store:

Assuming they intend to use Databricks managed embeddings with the default embedding model, what should be the next logical function call?

A) vsc.create_delta_sync_index()
B) vsc.get_index()
C) vsc.create_direct_access_index()
D) vsc.similarity_search()

質問と回答：

質問 # 1 正解： C

質問 # 2 正解： A

質問 # 3 正解： A

質問 # 4 正解： C

質問 # 5 正解： A