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SAP C_AIG_2412テスト資料 & CertShiken -認定試験のリーダー

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SAP C_AIG_2412 認定試験の出題範囲：

トピック
出題範囲

トピック 1

SAP Generative AI Hub：この試験セクションでは、テクノロジーストラテジストのスキルを評価し、SAP Generative AI Hubが提供する機能を網羅します。組織がGenerative AIを活用して新しいコンテンツを作成し、複雑なタスクを自動化する方法に重点を置いています。評価対象となる重要なスキルの一つは、Generative AI技術を適用してビジネスプロセスと顧客体験を向上させることです。

トピック 2

SAP AI Core：このセクションでは、SAP開発者のスキルを評価し、SAP AIフレームワークのコアコンポーネントを網羅します。これらのコンポーネントを既存のシステムと統合して機能とパフォーマンスを向上させる方法に重点が置かれます。SAP AI Coreを活用してビジネスニーズを満たすインテリジェントなアプリケーションを開発することは、評価すべき重要なスキルです。

トピック 3

SAP Business AI：このセクションでは、ビジネスアナリストのスキルを評価し、SAP Business AI の機能と性能を網羅します。AI がどのようにプロセスを自動化し、リアルタイムの洞察を提供し、様々なビジネス機能における意思決定を強化するかについて考察します。

トピック 4

大規模言語モデル（LLM）：このセクションでは、AI開発者のスキルを評価し、大規模言語モデルの進化を網羅し、従来のIT運用分析との違いを明らかにします。また、AIOpsシステムの現状と組織への影響についても考察します。評価対象となる重要なスキルは、LLMの基礎概念と、様々なコンテキストにおけるその応用を理解することです。

SAP Certified Associate - SAP Generative AI Developer 認定 C_AIG_2412 試験問題 (Q17-Q22):

質問 # 17
What is a significant risk associated with using LLMs?

A. Unlimited processing power usage without cost control
B. Complete elimination of human oversight in content creation
C. Inability to generate text in multiple languages
D. Potential biases in generated content

正解：D

解説：
A significant risk of using LLMs is the potential for biases in generated content, stemming from biases present in their training data. Option A is incorrect because LLMs do not inherently eliminate human oversight; oversight is often maintained, especially in enterprise settings like SAP's. Option B is false as LLMs can generate text in multiple languages, as seen with models like GPT-4. Option D, while a concern in terms of resource management, is not the most significant risk compared to bias, and cost control can be implemented. Option C is correct because biased outputs can lead to unfair decisions or misinformation, a risk SAP mitigates through its AI Ethics framework, which includes principles like avoiding bias and discrimination, ensuring responsible AI deployment.

質問 # 18
What is the purpose of splitting documents into smaller overlapping chunks in a RAG system?

A. To enable the matching of different relevant passages to user queries
B. To simplify the process of training the embedding model
C. To reduce the storage space required for the vector database
D. To improve the efficiency of encoding queries into vector representations

正解：A

解説：
In Retrieval-Augmented Generation (RAG) systems, splitting documents into smaller overlapping chunks is a crucial preprocessing step that enhances the system's ability to match relevant passages to user queries.
1. Purpose of Splitting Documents into Smaller Overlapping Chunks:
* Improved Retrieval Accuracy:Dividing documents into smaller, manageable segments allows the system to retrieve the most relevant chunks in response to a user query, thereby improving the precision of the information provided.
* Context Preservation:Overlapping chunks ensure that contextual information is maintained across segments, which is essential for understanding the meaning and relevance of each chunk in relation to the query.
2. Benefits of This Approach:
* Enhanced Matching:By having multiple overlapping chunks, the system increases the likelihood that at least one chunk will closely match the user's query, leading to more accurate and relevant responses.
* Efficient Processing:Smaller chunks are easier to process and analyze, enabling the system to handle large documents more effectively and respond to queries promptly.

質問 # 19
What are some metrics to evaluate the effectiveness of a Retrieval Augmented Generation system? Note:
There are 2 correct answers to this question.

A. Carbon footprint
B. Speed
C. Relevance
D. Faithfulness

正解：C、D

解説：
Evaluating the effectiveness of a Retrieval-Augmented Generation (RAG) system involves assessing specific metrics that determine the quality and reliability of the generated content.
1. Faithfulness:
* Definition:Faithfulness measures the degree to which the generated output accurately reflects the information retrieved from source documents without introducing unsupported content.
* Importance:High faithfulness ensures that the system's responses are trustworthy and based on factual data, which is crucial for applications requiring precise information dissemination.
2. Relevance:
* Definition:Relevance assesses how pertinent the generated content is to the user's query or the task at hand.
* Importance:Ensuring relevance guarantees that the system provides information that directly addresses user needs, enhancing user satisfaction and system utility.
3. Application in RAG Systems:
* Performance Evaluation:By measuring faithfulness and relevance, developers can fine-tune RAG systems to produce outputs that are both accurate and pertinent, thereby improving overall system performance.
* User Trust:Maintaining high levels of these metrics fosters user trust, as the system consistently delivers reliable and contextually appropriate information.

質問 # 20
Which of the following are functionalities provided by the generative-Al-hub-SDK ? Note: There are 2 correct answers to this question.

A. Create chat responses and embeddings
B. Customize SAP AI Launchpad
C. Interact with LLMs
D. Configure SAP BTP credentials

正解：A、C

解説：
The Generative AI Hub SDK offers functionalities that empower developers to:
1. Interact with Large Language Models (LLMs):
* Model Access:The SDK provides a developer-friendly way to consume foundational models available in the SAP Generative AI Hub, facilitating seamless interactions with these models.
2. Create Chat Responses and Embeddings:
* Natural Language Processing:With this SDK, developers can interact with models to create natural language completions, chat responses, and embeddings, enabling the development of sophisticated AI- driven applications.
Conclusion:
The Generative AI Hub SDK enables developers to interact with LLMs and create chat responses and embeddings, supporting the development of advanced AI functionalities within applications.

質問 # 21
What can be done once the training of a machine learning model has been completed in SAP AI Core? Note: There are 2 correct answers to this question.

A. The model's accuracy can be optimized directly in SAP HANA.
B. The model can be deployed for inferencing.
C. The model can be registered in the hyperscaler object store.
D. The model can be deployed in SAP HAN

正解：B、C

質問 # 22
......

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