Databricks Generative AI Engineer Databricks-Generative-AI-Engineer-Associate

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참조: https://www.databricks.com/learn/certification/genai-engineer-associate

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최신 Generative AI Engineer Databricks-Generative-AI-Engineer-Associate 무료샘플문제

문제 #1
A Generative AI Engineer is creating an LLM-powered application that will need access to up-to-date news articles and stock prices.
The design requires the use of stock prices which are stored in Delta tables and finding the latest relevant news articles by searching the internet.
How should the Generative AI Engineer architect their LLM system?

A. Download and store news articles and stock price information in a vector store. Use a RAG architecture to retrieve and generate at runtime.
B. Use an LLM to summarize the latest news articles and lookup stock tickers from the summaries to find stock prices.
C. Create an agent with tools for SQL querying of Delta tables and web searching, provide retrieved values to an LLM for generation of response.
D. Query the Delta table for volatile stock prices and use an LLM to generate a search query to investigate potential causes of the stock volatility.

문제 #2
A Generative Al Engineer needs to design an LLM pipeline to conduct multi-stage reasoning that leverages external tools. To be effective at this, the LLM will need to plan and adapt actions while performing complex reasoning tasks.
Which approach will do this?

A. Tram the LLM to generate a single, comprehensive response without interacting with any external tools, relying solely on its pre-trained knowledge.
B. Implement a framework like ReAct which allows the LLM to generate reasoning traces and perform task-specific actions that leverage external tools if necessary.
C. Use a Chain-of-Thought (CoT) prompting technique to guide the LLM through a series of reasoning steps, then manually input the results from external tools for the final answer.
D. Encourage the LLM to make multiple API calls in sequence without planning or structuring the calls, allowing the LLM to decide when and how to use external tools spontaneously.

문제 #3
A Generative AI Engineer is designing an LLM-powered live sports commentary platform. The platform provides real-time updates and LLM-generated analyses for any users who would like to have live summaries, rather than reading a series of potentially outdated news articles.
Which tool below will give the platform access to real-time data for generating game analyses based on the latest game scores?

A. Feature Serving
B. DatabrickslQ
C. Foundation Model APIs
D. AutoML

문제 #4
A small and cost-conscious startup in the cancer research field wants to build a RAG application using Foundation Model APIs.
Which strategy would allow the startup to build a good-quality RAG application while being cost-conscious and able to cater to customer needs?

A. Pick a smaller LLM that is domain-specific
B. Limit the number of queries a customer can send per day
C. Limit the number of relevant documents available for the RAG application to retrieve from
D. Use the largest LLM possible because that gives the best performance for any general queries

문제 #5
A Generative AI Engineer is tasked with deploying an application that takes advantage of a custom MLflow Pyfunc model to return some interim results.
How should they configure the endpoint to pass the secrets and credentials?

A. Add credentials using environment variables
B. Pass variables using the Databricks Feature Store API
C. Use spark.conf.set ()
D. Pass the secrets in plain text

질문과 대답: