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Microsoft.AI-102-KR.v2026-05-02.q186 모의시험 (Page 4)

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AI-102-KR 문제 11

텍스트 파일, 비디오, 오디오 스트림, 가상 디스크 이미지를 저장하고 검색하는 데 최적화된 비관계형 데이터 저장소를 추천해야 합니다. 데이터 저장소는 데이터, 일부 메타데이터, 각 파일에 대한 고유 ID를 저장해야 합니다. 어떤 유형의 데이터 저장소를 추천해야 합니까?

A. 원기둥형

B. 키/값

C. 문서

D. 객체

정답: D

The scenario involves storing text files, videos, audio streams, and virtual disk images, along with metadata and a unique ID. This exactly matches Object storage characteristics:
* Stores large amounts of unstructured data (blobs).
* Each object contains the data itself, metadata, and a unique identifier.
* Azure Blob Storage is Microsoft's object storage solution.
Other options:
* Columnar # Used for analytics workloads, optimized for reading columns (e.g., data warehouses).
* Key/Value # Good for simple lookups but not optimized for storing large multimedia files.
* Document # Stores semi-structured JSON documents, not large binary objects.
Thus, the correct answer is Object storage.
Microsoft Reference: Azure Blob Storage (Object storage) overview

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AI-102-KR 문제 12

여러 개의 PDF 문서가 포함된 제품 지식 기반이 있습니다.
지식베이스의 데이터를 기반으로 답변을 제공하는 챗봇을 구축해야 합니다. 이 솔루션은 개발 노력과 비용을 최소화해야 합니다.
솔루션에 무엇을 포함해야 합니까?

A. Azure Al Language 대화형 언어 이해(CLU)

B. Azure Al 언어 감지

C. Azure Al 언어 사용자 정의 질문 답변

D. Azure OpenAI

정답: C

The requirement: A chatbot that answers based on a product knowledgebase (multiple PDFs) .
Best choice: Custom Question Answering in Azure AI Language .
It allows you to ingest documents like PDFs, FAQs, manuals.
Minimal development effort since you just upload documents and the service automatically indexes them.
Other options:
CLU # for intent/intent-based classification, not for knowledgebases.
Language detection # only detects language, not Q & A.
Azure OpenAI # could work, but more costly and requires prompt engineering (not the "minimize effort
/cost" requirement).
Microsoft Reference:
Custom question answering in Azure AI Language

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AI-102-KR 문제 13

로그가 발생하면서 수신되고 반구조화된 이벤트 로그 데이터를 저장해야 합니다. 무엇을 사용해야 합니까?

A. Azure 테이블 저장소

B. Azure 큐 저장소

C. Azure 파일

정답: A

Event log data is typically semi-structured (key-value pairs, JSON-like format).
Azure Table Storage is a NoSQL key-value store that is ideal for storing semi-structured, non-relational datasets .
Logs arrive as events occur, so they can be appended as rows in table storage.
Other options:
Azure Queue storage # Used for messaging between application components, not for storing logs.
Azure Files # Cloud-based SMB file shares, not optimized for event log storage.
The Answer: Azure Table storage
Reference: Azure Table storage overview

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AI-102-KR 문제 14

Azure 구독이 있습니다.
Azure OpenAI 모델을 사용하는 챗봇을 만들고 있습니다.
모델을 배포해야 합니다.
어떤 세 가지 동작을 순서대로 수행해야 할까요? 답하려면 동작 목록에서 해당 동작을 정답 영역으로 옮겨 올바른 순서대로 정리하세요.

정답:

Explanation:

You are building a chatbot that will use an Azure OpenAI model.
You need to deploy the model in your Azure subscription.
Key Steps to Deploy an Azure OpenAI Model for a Chatbot:
Apply for access to Azure OpenAI
Azure OpenAI is a gated service and requires approval before you can provision resources.
Provision an Azure OpenAI resource
After approval, you must provision an Azure OpenAI resource in your subscription.
Deploy the GPT model
Since the chatbot requires natural language understanding and conversation, you deploy a GPT model (e.g., GPT-4, GPT-3.5).
Actions That Are Not Required for this Question:
Provision Azure API Management # Not needed for basic deployment (used only for advanced API management scenarios).
Deploy the embeddings model # Used for search/RAG, not necessary for chatbot baseline.
Deploy the DALL-E model # Used for image generation, not chatbot text responses.
Correct Order:
Apply for access to Azure OpenAI.
Provision an Azure OpenAI resource.
Deploy the GPT model.
Verified Answer (Sequence):
Apply for access to Azure OpenAI
Provision an Azure OpenAI resource
Deploy the GPT model
Microsoft References:
Quickstart: Get started with Azure OpenAI
Deploying models in Azure OpenAI

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AI-102-KR 문제 15

lu1이라는 언어 이해 리소스가 있습니다.
lu1을 사용하는 bot1이라는 Azure 봇을 빌드하고 배포합니다.
bot1이 Microsoft의 책임 있는 AI 원칙인 포괄성을 준수하는지 확인해야 합니다.
bot1을 어떻게 확장해야 하나요?

A. bot1에 대한 인증을 구현합니다.

B. Iu1에 대한 능동 학습을 활성화합니다.

C. 컨테이너의 호스트 Iu1.

D. bot1에 직접 대화 기능을 추가합니다.

정답: D

Inclusiveness: AI systems should empower everyone and engage people.
Direct Line Speech is a robust, end-to-end solution for creating a flexible, extensible voice assistant. It is powered by the Bot Framework and its Direct Line Speech channel, that is optimized for voice-in, voice-out interaction with bots.
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/cognitive-services/speech-service/direct-line-speech

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