AI901-Foundry#63
以下の各ステートメントについて、Foundry agent の tool 統合の説明として正しい場合は「はい」を、正しくない場合は「いいえ」を選択してください。
注: 正解 1 つにつき 1 点が与えられます。
| ステートメント | はい | いいえ |
|---|---|---|
file search tool はアップロード ドキュメントを vector index 化し、agent が応答時に関連箇所を検索する RAG 機能を提供する。 file search は Foundry agent の RAG 機能で、PDF / Word / Markdown の自動 chunk + embedding + vector index 化を行います。 | ||
function tool の宣言には JSON Schema による引数定義が必要で、関数名と説明文だけでは不十分である。 JSON Schema による型 + description の明示が LLM の自律判断と正確な引数生成に必須です。 | ||
code interpreter tool は agent が直接 Azure VM 上で Python コードを実行する機能である。 code interpreter は隔離されたサンドボックス環境で Python を実行する機能で、Azure VM 直接実行ではありません。 |
解説
【正解一覧】
| ステートメント | 正解 |
|---|---|
| file search tool はアップロード ドキュメントを vector index 化し、agent が応答時に関連箇所を検索す… | はい |
| function tool の宣言には JSON Schema による引数定義が必要で、関数名と説明文だけでは不十分である。 | はい |
| code interpreter tool は agent が直接 Azure VM 上で Python コードを実行する機能である。 | いいえ |
【各判定の詳細】
- 「file search tool はアップロード ドキュメントを vector index 化し…」→ はい: file search は Foundry agent の RAG 機能で、PDF / Word / Markdown の自動 chunk + embedding + vector index 化を行います。
- 「function tool の宣言には JSON Schema による引数定義が必要で、関数名と…」→ はい: JSON Schema による型 + description の明示が LLM の自律判断と正確な引数生成に必須です。
- 「code interpreter tool は agent が直接 Azure VM 上で Py…」→ いいえ: code interpreter は隔離されたサンドボックス環境で Python を実行する機能で、Azure VM 直接実行ではありません。
コメント