1Z0-1127-25模擬解説集 & 1Z0-1127-25認定試験トレーリング

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Oracle Cloud Infrastructure 2025 Generative AI Professional 認定 1Z0-1127-25 試験問題 (Q28-Q33):

質問 # 28
An AI development company is working on an AI-assisted chatbot for a customer, which happens to be an online retail company. The goal is to create an assistant that can best answer queries regarding the company policies as well as retain the chat history throughout a session. Considering the capabilities, which type of model would be the best?

正解：B

解説：
Comprehensive and Detailed In-Depth Explanation=
For a chatbot needing to answer policy queries (requiring up-to-date, specific data) and retain chat history (context awareness), an LLM with RAG is ideal. RAG integrates external data (e.g., policy documents) via retrieval and supports memory for session-long context, making Option B correct. Option A (keyword search) lacks reasoning and context retention. Option C (standalone LLM) can't dynamically fetch policy data. Option D (pre-trained LLM) is too vague and lacks RAG's capabilities. RAG meets both requirements effectively.
OCI 2025 Generative AI documentation likely highlights RAG for dynamic, context-aware applications.


質問 # 29
Which component of Retrieval-Augmented Generation (RAG) evaluates and prioritizes the information retrieved by the retrieval system?

正解：C

解説：
Comprehensive and Detailed In-Depth Explanation=
In RAG, the Ranker evaluates and prioritizes retrieved information (e.g., documents) based on relevance to the query, refining what the Retriever fetches-Option D is correct. The Retriever (A) fetches data, not ranks it. Encoder-Decoder (B) isn't a distinct RAG component-it's part of the LLM. The Generator (C) produces text, not prioritizes. Ranking ensures high-quality inputs for generation.
OCI 2025 Generative AI documentation likely details the Ranker under RAG pipeline components.


質問 # 30
Given the following prompts used with a Large Language Model, classify each as employing the Chain-of-Thought, Least-to-Most, or Step-Back prompting technique:

正解：C

解説：
Comprehensive and Detailed In-Depth Explanation=
Prompt 1: Shows intermediate steps (3 × 4 = 12, then 12 ÷ 4 = 3 sets, $200 ÷ $50 = 4)-Chain-of-Thought.
Prompt 2: Steps back to a simpler problem before the full one-Step-Back.
Prompt 3: OCI 2025 Generative AI documentation likely defines these under prompting strategies.


質問 # 31
An LLM emits intermediate reasoning steps as part of its responses. Which of the following techniques is being utilized?

正解：A

解説：
Comprehensive and Detailed In-Depth Explanation=
Chain-of-Thought (CoT) prompting encourages an LLM to emit intermediate reasoning steps before providing a final answer, improving performance on complex tasks by mimicking human reasoning. This matches the scenario, making Option D correct. Option A (In-context Learning) involves learning from examples in the prompt, not necessarily reasoning steps. Option B (Step-Back Prompting) involves reframing the problem, not emitting steps. Option C (Least-to-Most Prompting) breaks tasks into subtasks but doesn't focus on intermediate reasoning explicitly. CoT is widely recognized for reasoning tasks.
OCI 2025 Generative AI documentation likely covers Chain-of-Thought under advanced prompting techniques.


質問 # 32
Given the following code block:
history = StreamlitChatMessageHistory(key="chat_messages")
memory = ConversationBufferMemory(chat_memory=history)
Which statement is NOT true about StreamlitChatMessageHistory?

正解：A

解説：
Comprehensive and Detailed In-Depth Explanation=
StreamlitChatMessageHistory integrates with Streamlit's session state to store chat history, tied to a specific key (Option A, true). It's not persisted beyond the session (Option B, true) and isn't shared across users (Option C, true), as Streamlit sessions are user-specific. However, it's designed specifically for Streamlit apps, not universally for any LLM application (e.g., non-Streamlit contexts), making Option D NOT true.
OCI 2025 Generative AI documentation likely references Streamlit integration under LangChain memory options.


質問 # 33
......

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