AI-103

AI-103 练习题:Azure AI 应用与智能体

540题、6套测试:Foundry智能体、多模态AI、语音、有依据的检索和信息提取

Microsoft AzureChinese (China)6 practice tests

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AI-103 练习题:Azure AI 应用与智能体

Overview

What you’ll practice

Questions and explanations: Chinese (China)

Exam referenceAI-103
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  • 根据具体要求评估 Azure AI 的部署、访问和监控选项。
  • 跟踪智能体工具调用、检索、记忆和工作流输出,区分尝试执行的动作与已经完成的结果。
  • 应用视觉、文本和语音处理控制,同时保留任务所需证据。
  • 在归因于生成或排序之前,诊断搜索、扩充和RAG摄取中的缺陷。
  • 理解结构化文档字段、来源依据及下游规范化契约。
  • 通过两套计时模拟,发现 AI-103 五个领域中的判断薄弱点。

More about this course

本课程的内容制作使用了人工智能。

智能体调用了工具,不代表任务已经完成;搜索结果相关,不代表它包含正确的证据;提取字段符合架构,也不代表含义正确。准备 AI-103,需要能区分这些情况,并选择满足题目约束的实现方式。

本课程提供540道原创练习题的简体中文版本,帮助你练习 Azure AI 应用与智能体开发中的判断。每题均包含所有选项的反馈、详细解析和针对性的复习提示。场景涉及配置、数据流、权限、异步状态、来源依据和确定性的响应处理;部分题目要求你理解或修正 Python 表达式。

六套测试,两种学习用途

  • 四套专项练习,每套95题: 跨领域基础、部署与实现模式、应用与智能体集成、运维决策与证据。每套150分钟的练习时间可灵活使用,建议分成短时段学习,重做前先阅读解析。
  • 两套综合模拟,每套80题: 各120分钟,覆盖全部五个考试领域。第二套改变判断条件,而不是只替换场景名称。

每套模拟包含22道规划与管理题、26道生成式AI与智能体题、11道视觉题、10道文本与语音题,以及11道信息提取题。这些比例均处于官方公布的领域权重范围内。80题是本课程的训练设计,并非对微软正式考试实际题数的声明。75%的练习通过线用于指导复习,不是对微软考试量表合格分数的换算。

你将练习的判断

  • 根据明确的应用要求,选择部署、身份、访问、配额和监控方式。
  • 将 Foundry 应用和智能体连接到工具、检索、记忆及协同工作流,同时核查实际执行结果和审批边界。
  • 理解图像和视频生成、编辑、视觉证据与安全策略的相关决策。
  • 处理结构化文本、翻译、情感分析和语音输出,同时保留身份、时间信息及必需的成果。
  • 配置搜索扩充、RAG摄取和文档分析器,保留来源关系及有依据的表示。

内容依据2026年4月16日生效的 AI-103 技能大纲。涉及相关内容时,会区分历史 pro 模式概念与当前 Content Understanding 向智能体化能力迁移的情况;旧版API名称不意味着可以部署已经停用的接口。

建议的学习方法

先做专项练习,记录无法解释其判断依据的题目。同时复习正确选项和错误选项的反馈,再查阅相关服务的行为。完成主题复习后,计时完成两套综合模拟。重做时应能解释哪项条件使各个选项不适用,而不是记住答案的位置。

本课程以题目和解析为主,不是视频教程或实操实验订阅。多项选择练习不能复现认证考试中可能出现的所有交互形式。使用这些测试无需部署付费 Azure 资源。本课程是独立练习材料,与微软没有隶属或背书关系,不包含泄露的考试题目,也不保证通过考试。

Practice sets

6 practice tests. 540 questions.

01

跨领域基础

95 questions150 minutes

02

部署与实现模式

95 questions150 minutes

03

应用与智能体集成

95 questions150 minutes

04

运维决策与证据

95 questions150 minutes

05

综合模拟考试 1

80 questions120 minutes

06

综合模拟考试 2

80 questions120 minutes

FREE COURSE PREVIEW

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Three original single-answer questions from this course. Your answers stay in this page and are cleared when you leave.

Choose one answer1 of 3

某支持应用的交互流量不固定。其策略允许在欧盟数据区域内的任何位置进行推理,但禁止在该区域之外处理数据。所选模型支持以下四种部署类型。团队希望按使用量计费,不预留吞吐量。哪种部署类型符合要求?

Before you begin

  • 熟悉 Azure 服务和生成式AI的基本概念。
  • 具备基本的 Python 代码阅读能力,以理解部分实现题。
  • 愿意阅读解析,并在不熟悉的主题上查阅现行服务文档。
  • Azure 订阅为可选项;这些练习不要求付费云端实验。

Who this is for

  • 准备 Microsoft AI-103 的开发人员和AI工程师。
  • 希望从 Azure AI 通用知识进阶到 Foundry 应用与智能体的学习者。
  • 希望检验工具、多模态输出、检索和文档证据相关判断的从业者。

Questions

Before you take the next step.

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