安全購入プロセス

弊社のC1000-185テスト連続は10年以上のビジネス経験の中で、お客様の購入権をひたすら重要視していますので、電子製品を購入する際にウイルスについて心配する必要はありません。 C1000-185試験準備の信頼性を長年にわたり評価され、保証された購入方法を提案するために限りなく努力を重ねるため、絶対的に安全な環境を構築しており、C1000-185試験問題にウイルスの攻撃されることはありません。 それについて疑いがある場合は、専門の担当者が最初にこれを処理します。また、C1000-185テストｓ問題セットをインストールして使用するために、リモートでオンラインで指導を受けることもできます。

すべての受験者にとって試験を簡単にするために、C1000-185試験対策ではテスト履歴の成績を確認することができます。その後、バツを見つけてそれを克服することができます。 さらに、この問題集のC1000-185試験問題をオンラインで一度利用した後は、次回オフライン環境で練習することもできます。 C1000-185テスト問題セットは、ユーザーが選択するためのさまざまな学習モードを提供いたします。これは、パソコンやスマホの複数登録ができてオンラインで勉強したり、オフラインで複数印刷するために使用できます。 値段がより安いため、より多くの選択肢が用意されています。試験のためにC1000-185試験問題を選択するのがオススメです。

提供された3つのバージョン

お客様にはさまざまなニーズを持っていることを考慮し、弊社は利用可能なC1000-185テスト問題セットを3つのバージョンで提供いたします--- PDF版、PCテストエンジン版とオンラインテストエンジン版。 最も有利なのが唯一サンプルを持つ--- Q&A形式のPDF版を無料でダウンロードできます。 こちらのバージョンはC1000-185試験準備に印刷可能で、ダウンロードすることが簡単にできます。つまり、いつでもどこでも勉強することができます。 PC版のC1000-185試験問題は実際の試験環境でリアル体験ができ、MSオペレーティングシステムをサポートします。これは試験のために勉強するためのより実用的な方法です。 さらに、C1000-185試験対策のオンラインテストエンジンは、ほとんどのユーザーがスマホ、タブレットでAPPを学習操作することに慣れているため、ほとんどの受験者の間で高い期待を寄せているようです。 それぞれのバージョンが同じ内容であることを保証します。お客様は自分が便利だと思うバージョンをお選びください。

IBM watsonx Generative AI Engineer - Associate 認定 C1000-185 試験問題:

1. You are implementing a Retrieval-Augmented Generation (RAG) system using IBM Watsonx to improve your generative AI model. The system retrieves relevant information from a large corpus and augments it into the generative process.
In this context, what role do embeddings play in a RAG-based system?

A) Embeddings store the entire content of documents, which is then directly passed to the generative model.
B) Embeddings reduce the size of the generative model by compressing the parameters into a smaller representation.
C) Embeddings ensure that only syntactically correct documents are retrieved, without regard to semantic content.
D) Embeddings are used to retrieve relevant documents by calculating the semantic similarity between user queries and the stored documents.

2. You are optimizing a generative AI model using prompts. You are tasked with choosing between a hard prompt and a soft prompt for generating a technical report.
Which option best describes a soft prompt in this context?

A) A prompt that directly instructs the model with domain-specific keywords and structured language to steer the model's output.
B) A prompt that restricts the model's output using hard-coded rules to ensure specific behavior during generation.
C) A prompt that influences the model by embedding learned vectors into the input, modifying the generation behavior indirectly.
D) A manually written prompt that is optimized using a grid search of the best keywords and patterns for the task.

3. A client has deployed a generative AI model to generate technical support responses for various issues in their product line. To improve the accuracy of the responses, they have been using tuned prompts for each type of technical issue (e.g., network issues, hardware failures). However, the client is concerned about occasional misclassifications when the prompts are reused across similar but distinct issues. They want to optimize the prompts to handle edge cases better without sacrificing the response speed.
What approach would be most appropriate for managing and optimizing these tuned prompts?

A) Create highly specific prompts for each possible issue, fine-tune the model on each prompt, and prioritize correctness over speed.
B) Use a single general prompt, apply greedy decoding, and manually edit outputs for any misclassifications.
C) Use a single tuned prompt for each product category, apply top-p sampling, and rely on post-processing to correct any misclassifications.
D) Leverage prompt chaining, where an initial general prompt narrows down the issue type, followed by a more specific tuned prompt for the final response.

4. You are tasked with building a Retrieval-Augmented Generation (RAG) system using Elasticsearch for document storage, Watson ML for model hosting, and LangChain for orchestration. The chatbot is supposed to query a large database of medical records and generate responses based on the retrieved information. During testing, you notice that irrelevant documents are often retrieved, leading to low-quality responses.
What would be the best approach to improve document relevance in this RAG setup?

A) Update the Elasticsearch index by re-indexing documents using embeddings from the Watson ML model.
B) Implement a BM25 similarity algorithm in Elasticsearch to improve document retrieval.
C) Fine-tune the Watson ML model on a dataset containing both queries and relevant documents, then update Elasticsearch with the model outputs.
D) Pre-process the medical records in LangChain to remove irrelevant information before sending the query to Elasticsearch.

5. During the deployment of a generative AI model using IBM Watsonx, you are responsible for ensuring that the model does not generate content containing hate speech, abusive language, or profanity. However, in some scenarios, the model might bypass basic filtering mechanisms and produce subtle or context-specific harmful language.
Which of the following best addresses edge cases where hate speech or abuse may slip through more basic filtering mechanisms?

A) Use sentiment analysis to detect and block negative content that may indicate hate speech or abuse.
B) Continuously monitor and retrain the model on datasets containing edge cases of hate speech, abuse, and profanity.
C) Use IBM Watsonx's HAP (Hate, Abuse, and Profanity) filter, which is designed to handle context-specific and subtle forms of harmful language.
D) Implement regular expression-based filters that cover a wide range of variations in harmful language.

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