AI901-Foundry-Image#3
Azure AI Foundry 上の典型的な RAG パイプラインを本番運用する際、品質を継続的に担保するために必要な要素として、適切なものを 2 つ選択してください。
2 つ選択してください
解説
【正解: A, B】の理由
A は RAG 出力の幻覚を抑える Microsoft 公式の標準対策で、Foundry の evaluation framework が groundedness / relevance / coherence を継続測定します。B はインデックス層の品質維持で、chunk 戦略の調整や embedding モデル切替を含む RAG 改善の中核操作です。両者を組み合わせるのが本番品質維持の鉄則です。
【他選択肢が違う理由】
A は RAG 出力の幻覚を抑える Microsoft 公式の標準対策で、Foundry の evaluation framework が groundedness / relevance / coherence を継続測定します。B はインデックス層の品質維持で、chunk 戦略の調整や embedding モデル切替を含む RAG 改善の中核操作です。両者を組み合わせるのが本番品質維持の鉄則です。
【他選択肢が違う理由】
- C: キーのハードコードは資格情報漏洩の典型例です。
- D: system message なしはガードレールを失い品質を破壊します。
- E: ログ無効化は Accountability の根本違反です。
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