AI901-Foundry#79
以下の各ステートメントについて、Foundry GenAI app / agent の本番運用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 |
|---|---|---|
幻覚 (hallucination) は LLM の確率的生成特性から生じ、grounding 強化と groundedness detection を組み合わせて緩和する。 Microsoft Responsible AI Standard が推奨する幻覚緩和の正攻法で、Foundry の Content Safety / file search で実装可能です。 | ||
本番アプリで応答レイテンシを短縮するには、Azure VM のメモリを 2 倍にするのが第一の対処である。 Foundry はマネージド SaaS で VM メモリは触れません。レイテンシ対処は max_tokens 調整 / streaming / PTU 増強等で行います。 | ||
agent の応答品質が劣化した場合、Foundry evaluation framework で groundedness / relevance / coherence を継続監視するのが Microsoft 推奨パターンである。 evaluation framework は agent 品質の継続評価で、しきい値超過時のフィードバック ループの起点となります。 |
解説
【正解一覧】
| ステートメント | 正解 |
|---|---|
| 幻覚 | はい |
| 本番アプリで応答レイテンシを短縮するには、Azure VM のメモリを 2 倍にするのが第一の対処である。 | いいえ |
| agent の応答品質が劣化した場合、Foundry evaluation framework で groundedness / rel… | はい |
【各判定の詳細】
- 「幻覚」→ はい: Microsoft Responsible AI Standard が推奨する幻覚緩和の正攻法で、Foundry の Content Safety / file search で実装可能です。
- 「本番アプリで応答レイテンシを短縮するには、Azure VM のメモリを 2 倍にするのが第一の対…」→ いいえ: Foundry はマネージド SaaS で VM メモリは触れません。レイテンシ対処は max_tokens 調整 / streaming / PTU 増強等で行います。
- 「agent の応答品質が劣化した場合、Foundry evaluation framework …」→ はい: evaluation framework は agent 品質の継続評価で、しきい値超過時のフィードバック ループの起点となります。
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