Azure認定資格 WEB問題集＆徹底解説
AI-900：Microsoft Azure AI Fundamentals
解説
正解はBです。プロンプトエンジニアリングでは、明確な指示（何をすべきか）、期待する出力形式の例示（どのように出力すべきか）、関連する業務コンテキスト（どのような状況か）を組み合わせることで、モデルが要件に沿った高品質な応答を生成できます。これはAzure OpenAI Serviceのベストプラクティスに基づく推奨アプローチです。
選択肢A：大量のサンプル会話履歴を含めることは、トークン制限に抵触する可能性があり、必ずしも品質向上につながりません。必要最小限の関連例を厳選して提供することが重要です。
選択肢C：入力データのみでモデルに推論を委ねる方法は、意図した出力形式や業務ルールが反映されにくく、一貫性のない応答が生成されるリスクがあります。
選択肢D：コンテキスト情報を排除すると、モデルは質問の背景や業務固有の要件を理解できず、適切な応答を生成することが困難になります。バイアス排除とコンテキスト除去は別の概念です。
選択肢A：大量のサンプル会話履歴を含めることは、トークン制限に抵触する可能性があり、必ずしも品質向上につながりません。必要最小限の関連例を厳選して提供することが重要です。
選択肢C：入力データのみでモデルに推論を委ねる方法は、意図した出力形式や業務ルールが反映されにくく、一貫性のない応答が生成されるリスクがあります。
選択肢D：コンテキスト情報を排除すると、モデルは質問の背景や業務固有の要件を理解できず、適切な応答を生成することが困難になります。バイアス排除とコンテキスト除去は別の概念です。
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Azure OpenAI Service＋ 質問 / コメント
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正答率 %
No.42 解説
あるAI開発チームが、Azure OpenAI Serviceを使用してカスタマーサポート用のチャットボットを構築しています。生成される応答の品質を向上させ、業務要件に沿った出力を実現する必要があります。このような場合、プロンプトエンジニアリングにおいて最も効果的なアプローチはどれですか？
- プロンプト内に大量のサンプル会話履歴を含めることで、モデルの学習効果を最大化する
- 明確な指示文、期待する出力形式の例示、および業務コンテキストを組み合わせて提供する
- トークン消費を抑えるため、入力データのみを送信してモデルに推論を委ねる
- モデルのバイアスを排除するため、コンテキスト情報を一切含めずに質問だけを送信する