AI-901 练习题 — AI-901:微软 Azure AI 基础知识认证

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样题

AI-901 · Q1
Topic 1 Question #1 你正在使用Azure语音SDK开发支持实时语音对话的Python应用程序。 你应当使用哪个Azure语音类来配置与Azure语音服务的连接?
  • A.
    AudioOutputConfig
  • B.
    SpeechSynthesizer
  • C.
    AudioConfig
  • D.
    SpeechConfig

答案: D

各选项分析: A. AudioOutputConfig是用来配置语音输出音频参数的类,不负责配置语音服务连接,所以错误。 B. SpeechSynthesizer是用来执行文本转语音操作的核心操作类,不负责配置连接信息,所以错误。 C. AudioConfig是用来配置输入音频相关参数的类,不负责配置语音服务连接,所以错误。 D. SpeechConfig类负责存储Azure语音服务的密钥、区域等连接配置信息,用于配置服务连接,所以正确。 关键知识点: 使用Azure语音SDK开发应用时,SpeechConfig是用于配置Azure语音服务连接信息的核心配置类。 参考资料: Azure 语音 SDK 基础知识, https://learn.microsoft.com/zh-cn/azure/ai-services/speech-service/speech-sdk 配置概览 - 语音服务
AI-901 · Q2
Topic 1 Question #2 热点题 - 选择正确选项完成句子。 " target="_blank" rel="nofollow noopener">https://img.examtopics.com/ai-901/image1.png">
  • .

答案: base64 编码的图像数据

分析: 正确答案是a base64-encoded image data。CSV文件用于存储表格数据、MP4是视频格式,都不符合图片传输要求,SAS令牌是Azure的访问权限凭证,不是传递图片内容的格式。OpenAI Responses API的视觉模型支持直接传入base64编码的图片数据来完成请求,这是官方规定的图片输入方式之一。 关键知识点: Azure OpenAI的OpenAI Responses API视觉模型支持base64编码图片数据作为请求输入格式。 参考资料: Work with images in the Responses API
AI-901 · Q3
Topic 1 Question #3 你需要在Microsoft Foundry中创建一个AI智能体,使其在响应用户时遵循特定的角色和行为规范。 你应该配置哪一项?
  • A.
    系统提示词(system instructions)
  • B.
    温度(temperature)
  • C.
    每分钟令牌数(TPM)
  • D.
    最大补全令牌数(max completion tokens)

答案: A

各选项分析: A. 系统提示词就是用来给AI智能体设定身份角色、明确行为规则和响应要求的,符合题目要求,因此该选项正确。 B. 温度参数用于控制大模型生成内容的随机性和创意程度,不能设定角色和行为规范,因此该选项错误。 C. 每分钟令牌数是限制模型每分钟处理的令牌总量,用于配额管控和限流,和角色行为设定无关,因此该选项错误。 D. 最大补全令牌数用于限制单次响应生成的最大内容长度,不负责设定角色和行为规范,因此该选项错误。 关键知识点: 在Microsoft Foundry中,系统提示词(system instructions)的作用是为AI智能体定义角色、行为规则与响应要求。 参考资料: Build an agent with the Azure AI Foundry portal, Prompt engineering techniques with Azure OpenAI, https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/openai/concepts/prompt-engineering
AI-901 · Q4
Topic 1 Question #4 热点题 - 对于以下每个陈述,如果陈述为真,请选择“是”。否则,请选择“否”。 注意:每个正确选择得一分。 " target="_blank" rel="nofollow noopener">https://img.examtopics.com/ai-901/image3.png">
  • .

答案: N|N|Y

分析: 第一个陈述“System prompts can be used to authorize users.”的正确答案是否。用户授权是独立的身份权限管理功能,系统提示没有用户授权的作用。第二个陈述“A system prompt is used to reduce tokens per minute (TPM).”的正确答案是否。令牌每分钟是AI服务的速率限制指标,系统提示本身并不会降低TPM,反而会占用额外的令牌额度。第三个陈述“A system prompt guides the behavior of a generative AI model.”的正确答案是是,系统提示是给生成式AI模型设定角色、规则和响应要求的指令,核心作用就是引导模型的输出行为。 关键知识点: 系统提示(System Prompt)是生成式AI中用于定义模型行为规则的指令,不具备用户授权或降低令牌速率限制的作用。 参考资料: Microsoft Learn 提示工程入门,https://learn.microsoft.com/zh-cn/azure/ai-services/openai/concepts/prompt-engineering Prompt engineering with Azure OpenAI Service,https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/openai/concepts/system-message
AI-901 · Q5
Topic 1 Question #5 你正在开发一个处理发票以计算开支的Web应用。 你需要使用预定义架构从发票中提取包含嵌套值的结构化字段。 你应该使用什么?
  • A.
    仅基于光学字符识别(OCR)的文档处理管道
  • B.
    Foundry Tools 中 Azure Speech 的转录工作流
  • C.
    Foundry Tools 中 Azure Content Understanding 的分析器
  • D.
    Azure AI Search 服务

答案: C

各选项分析: A. 选项A错误,仅OCR只能提取文档中的文本内容,无法按预定义架构提取结构化嵌套字段,无法满足需求。 B. 选项B错误,Azure Speech的转录工作流用于语音转文本,处理发票提取结构化字段和语音处理无关。 C. 选项C正确,Azure Content Understanding的分析器支持使用自定义预定义架构,从文档中提取包含嵌套结构的结构化数据,符合题目需求。 D. 选项D错误,Azure AI Search是用于对自有内容进行云原生搜索的服务,核心功能不是从发票提取结构化字段。 关键知识点: 本题考察Microsoft Azure Foundry Tools中Azure Content Understanding分析器的适用场景,即基于预定义架构从文档提取带嵌套结构的结构化数据。 参考资料: What is Azure Content Understanding?, https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/content-understanding/overview Azure Form Recognizer vs Content Understanding comparison

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