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Firefly Open Source Community › Embedded Board › AIO-3288C› 1Z0-1127-25最新対策問題、1Z0-1127-25無料模擬試験
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[General] 1Z0-1127-25最新対策問題、1Z0-1127-25無料模擬試験

ricksha351

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【General】 1Z0-1127-25最新対策問題、1Z0-1127-25無料模擬試験

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P.S.TopexamがGoogle Driveで共有している無料の2026 Oracle 1Z0-1127-25ダンプ：https://drive.google.com/open?id=1n9z2yC-QAFPi3tBjnPdoK9AQxRidDKlc
誰も自分の学習習慣を持っています。1Z0-1127-25問題集は、あなたに異なるシステムバージョンを提供します。 あなたの特定の状況に基づいて、あなたに最も適する1Z0-1127-25問題集バージョンを選択できます。また、複数のバージョンを同時に使用することができます。 だから、各バージョンの1Z0-1127-25問題集には独自の利点があります。 非常に忙しい場合、短い時間で1Z0-1127-25問題集を勉強すると、1Z0-1127-25試験に参加できます。
Oracle 1Z0-1127-25 認定試験の出題範囲：
トピック出題範囲
トピック 1
  • OCI Generative AIサービスを使用したRAGの実装：このセクションでは、OCI Generative AIサービスを使用した検索拡張生成（RAG）ワークフローの実装に関するナレッジエンジニアとデータベーススペシャリストの知識をテストします。LangChainとOracle Database 23aiの統合、チャンク化や埋め込みなどのドキュメント処理技術、Oracle Database 23aiへのインデックス付きチャンクの保存、類似検索の実行、OCI Generative AIを使用したレスポンスの生成について学習します。
トピック 2
  • OCI Generative AI RAGエージェントサービスの利用：このドメインでは、会話型AI開発者とAIアプリケーションアーキテクトがOCI Generative AIサービスを用いてRAGエージェントを作成および管理するスキルを評価します。ナレッジベースの構築、エージェントをチャットボットとしてデプロイすること、そしてデプロイされたRAGエージェントを対話型ユースケース向けに起動することなどが含まれます。Generative AIを活用してインテリジェントな会話型システムを構築することに重点が置かれています。
トピック 3
  • OCI Generative AIサービスの利用：このセクションでは、Oracle Cloud Infrastructure（OCI）のGenerative AIサービスを活用するクラウドAIスペシャリストとソリューションアーキテクトの専門知識を評価します。チャットや埋め込みのための事前学習済み基礎モデルの理解、微調整と推論のための専用AIクラスターの作成、リアルタイム推論のためのモデルエンドポイントの導入などが含まれます。また、OCIのGenerative AI向けセキュリティアーキテクチャについても解説し、責任あるAIプラクティスの重要性を強調します。
トピック 4
  • 大規模言語モデル（LLM）の基礎：このセクションでは、AIエンジニアとデータサイエンティストが大規模言語モデルの基本原理を理解するスキルを評価します。トランスフォーマーベースモデルを含むLLMアーキテクチャを網羅し、プロンプトを効果的に設計・使用する方法を解説します。また、特定のタスクに合わせたLLMの微調整にも焦点を当て、コードモデル、マルチモーダル機能、言語エージェントに関連する概念を紹介します。

1Z0-1127-25無料模擬試験、1Z0-1127-25試験合格攻略それぞれのIT認証試験を受ける受験生の身近な利益が保障できるために、Topexamは受験生のために特別に作成されたOracleの1Z0-1127-25試験トレーニング資料を提供します。この資料はTopexamのIT専門家たちに特別に研究されたものです。彼らの成果はあなたが試験に合格することを助けるだけでなく、あなたにもっと美しい明日を与えることもできます。
Oracle Cloud Infrastructure 2025 Generative AI Professional 認定 1Z0-1127-25 試験問題 (Q74-Q79):質問 # 74
How does the structure of vector databases differ from traditional relational databases?
  • A. It is not optimized for high-dimensional spaces.
  • B. A vector database stores data in a linear or tabular format.
  • C. It uses simple row-based data storage.
  • D. It is based on distances and similarities in a vector space.
正解：D
解説：
Comprehensive and Detailed In-Depth Explanation=
Vector databases store data as high-dimensional vectors, optimized for similarity searches (e.g., cosine distance), unlike relational databases' tabular, row-column structure. This makes Option C correct. Option A and D describe relational databases. Option B is false-vector databases excel in high-dimensional spaces. Vector databases support semantic queries critical for LLMs.
OCI 2025 Generative AI documentation likely contrasts these under data storage options.

質問 # 75
How are documents usually evaluated in the simplest form of keyword-based search?
  • A. By the complexity of language used in the documents
  • B. Based on the number of images and videos contained in the documents
  • C. According to the length of the documents
  • D. Based on the presence and frequency of the user-provided keywords
正解：D
解説：
Comprehensive and Detailed In-Depth Explanation=
In basic keyword-based search, documents are evaluated by matching user-provided keywords, with relevance often determined by their presence and frequency (e.g., term frequency in TF-IDF). This makes Option C correct. Option A (language complexity) is unrelated to simple keyword search. Option B (multimedia) isn't considered in text-based keyword methods. Option D (length) may influence scoring indirectly but isn't the primary metric. Keyword search prioritizes exact matches.
OCI 2025 Generative AI documentation likely contrasts keyword search with semantic search under retrieval methods.

質問 # 76
What is the purpose of Retrievers in LangChain?
  • A. To retrieve relevant information from knowledge bases
  • B. To break down complex tasks into smaller steps
  • C. To train Large Language Models
  • D. To combine multiple components into a single pipeline
正解：A
解説：
Comprehensive and Detailed In-Depth Explanation=
Retrievers in LangChain fetch relevant information (e.g., documents, embeddings) from external knowledge bases (like vector stores) to provide context for LLM responses, especially in RAG setups. This makes Option B correct. Option A (training) is unrelated-Retrievers operate at inference. Option C (task breakdown) pertains to prompting techniques, not retrieval. Option D (pipeline combination) describes chains, not Retrievers specifically. Retrievers enhance context awareness.
OCI 2025 Generative AI documentation likely defines Retrievers under LangChain components.

質問 # 77
What does "k-shot prompting" refer to when using Large Language Models for task-specific applications?
  • A. Providing the exact k words in the prompt to guide the model's response
  • B. Explicitly providing k examples of the intended task in the prompt to guide the model's output
  • C. Limiting the model to only k possible outcomes or answers for a given task
  • D. The process of training the model on k different tasks simultaneously to improve its versatility
正解：B
解説：
Comprehensive and Detailed In-Depth Explanation=
"k-shot prompting" (e.g., few-shot) involves providing k examples of a task in the prompt to guide the LLM's output via in-context learning, without additional training. This makes Option B correct. Option A (k words) misinterprets-examples, not word count, matter. Option C (training) confuses prompting with fine-tuning. Option D (k outcomes) is unrelated-k refers to examples, not limits. k-shot leverages pre-trained knowledge efficiently.
OCI 2025 Generative AI documentation likely covers k-shot prompting under prompt engineering techniques.

質問 # 78
What is the main advantage of using few-shot model prompting to customize a Large Language Model (LLM)?
  • A. It allows the LLM to access a larger dataset.
  • B. It provides examples in the prompt to guide the LLM to better performance with no training cost.
  • C. It significantly reduces the latency for each model request.
  • D. It eliminates the need for any training or computational resources.
正解：B
解説：
Comprehensive and Detailed In-Depth Explanation=
Few-shot prompting involves providing a few examples in the prompt to guide the LLM's behavior, leveraging its in-context learning ability without requiring retraining or additional computational resources. This makes Option C correct. Option A is false, as few-shot prompting doesn't expand the dataset. Option B overstates the case, as inference still requires resources. Option D is incorrect, as latency isn't significantly affected by few-shot prompting.
OCI 2025 Generative AI documentation likely highlights few-shot prompting in sections on efficient customization.

質問 # 79
......
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1Z0-1127-25無料模擬試験: https://www.topexam.jp/1Z0-1127-25_shiken.html
ちなみに、Topexam 1Z0-1127-25の一部をクラウドストレージからダウンロードできます：https://drive.google.com/open?id=1n9z2yC-QAFPi3tBjnPdoK9AQxRidDKlc
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