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IBM watsonx Generative AI Engineer - Associate 認定 C1000-185 試験問題 (Q160-Q165):

質問 # 160
You are designing a generative AI model to generate customer support responses. During testing, you notice that the model frequently outputs gendered language when referring to certain professions, reinforcing stereotypes.
Which of the following strategies would most effectively reduce bias in the model' responses?

A. Train the model with a lower learning rate to make it less sensitive to biased patterns in the data.
B. Reduce the maximum token limit so that the model generates shorter responses, minimizing the chance for bias.
C. Increase the diversity of the dataset used to train the model, ensuring that all professions are equally represented.
D. Apply a post-processing filter that removes any gendered language after the model generates the response.

正解：C

質問 # 161
You are tasked with developing a customer support system for an e-commerce platform using the Retrieval-Augmented Generation (RAG) pattern. The system needs to retrieve relevant information from a large database of product specifications, user manuals, and FAQs. You decide to use LangChain for constructing the pipeline and SingleStore as the backend for storing and querying the document embeddings. The objective is to efficiently retrieve semantically similar documents and use them as input for a generative model that crafts human-like responses.
Which of the following steps best describes the correct implementation of the RAG pattern using LangChain and SingleStore for this customer support system?

A. Use LangChain to fine-tune the generative model, then store the embeddings in SingleStore, and use SQL queries to retrieve documents based on exact keyword matches.
B. Use LangChain to create an LLM chain that integrates with SingleStore for embedding retrieval, where the retrieved documents are used as context for generating responses.
C. Use LangChain to generate embeddings and directly store the generated responses in SingleStore without any retrieval mechanism.
D. Store the pre-trained generative model's parameters in SingleStore and use LangChain to retrieve embeddings from the database for training the model.

正解：B

質問 # 162
You've conducted a prompt-tuning experiment, and after reviewing the generated outputs, you observe issues such as incomplete responses, irrelevant content, and occasional factual inaccuracies.
What is the most appropriate action to address these data quality problems?

A. Fine-tune the model on domain-specific data to improve factual accuracy and relevance.
B. Introduce temperature tuning to adjust the randomness of the model's output and reduce irrelevant content.
C. Lower the model's perplexity score to improve both completeness and factual accuracy.
D. Increase the length of the input prompt to ensure that responses are more complete.

正解：A

質問 # 163
You are developing a Retrieval-Augmented Generation (RAG) system to enhance the responses of a legal chatbot by integrating it with a vast legal document repository. You are using LangChain to build the pipeline, Watson ML for model hosting, and Elasticsearch as your document store.
What would be the most appropriate approach for combining these components into a RAG pipeline?

A. Use LangChain to pre-process documents -> Use Elasticsearch for model storage -> Use Watson ML to retrieve documents and generate responses.
B. Use LangChain to chain together query encoding, document retrieval from Elasticsearch, and Watson ML for response generation.
C. Use Elasticsearch for document retrieval -> Use LangChain to encode the documents -> Generate the response using Watson ML.
D. Use Watson ML for document retrieval and response generation -> Use Elasticsearch to store model responses -> Use LangChain for chaining the responses together.

正解：B

質問 # 164
You are tasked with deploying a versioned prompt for a customer-facing generative AI application. The prompts are iteratively improved based on feedback, and you need to ensure that each version of the prompt is tracked and accessible for rollback in case a newer version produces worse results.
Which strategy would best ensure that all prompt versions are stored and easily retrievable, while minimizing disruption to the current deployment?

A. Store each version of the prompt as a separate file in a local folder and manually deploy the desired version when needed.
B. Use a version control system like Git to track prompt changes and synchronize the latest version with the deployment environment.
C. Leverage a cloud-based deployment pipeline with integrated versioning that automates prompt rollback and audit tracking.
D. Deploy prompts directly to production without versioning and manually track changes in a spreadsheet.

正解：B

質問 # 165
......

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