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Snowflake GES-C01 試験シラバストピック:
| セクション | 比重 | 目標 |
|---|---|---|
| トピック 1: Gen AI における Snowflake の概要 | 26% | - Cortex AI のコンポーネント：Cortex Search、Cortex Analyst、Cortex LLMs - AI リソースに対するロールベースアクセス制御（RBAC） - Snowflake における Gen AI の基本原則とベストプラクティス - Snowflake Copilot および AI アシスタントの機能 |
| トピック 2: Snowflake Document AI | 12% | - Document AI の環境設定と構成 - パフォーマンスの最適化とトラブルシューティング - ドキュメントの準備と処理手順 - データの抽出と構造化された出力の生成 |
| トピック 3: Snowflake の Gen AI に関するガバナンス | 22% | - モニタリング、ログ記録、可観測性の確保 - 制御機構、安全性の確保、バイアスの緩和策 - コスト管理とトークン単位の料金体系 - AI のガバナンスフレームワークと方針 - AI ワークロードに関する監査とコンプライアンス対応 |
| トピック 4: Snowflake の Gen AI および LLM 関数 | 40% | - 埋め込み関数：EMBED_TEXT_*、ベクトルストレージおよび類似度検索 - Snowpark Container Services および Model Registry を活用したモデルのデプロイ - API の連携と認証方式 - Snowflake における RAG の実装 - Cortex LLM 関数：COMPLETE、CLASSIFY_TEXT、EXTRACT_ANSWER、SENTIMENT、SUMMARIZE、TRANSLATE |
Snowflake SnowPro® Specialty: Gen AI Certification 認定 GES-C01 試験問題：
1. 
A) 
B) 
C) 
D) 
E) Cross-region inference is automatically managed by Snowflake for allowed models, implying that a new, larger virtual warehouse is required to handle the cross- region data transfer overhead.
2. An engineering team is building an advanced analytics pipeline where daily customer activity vectors (each 512 dimensions) are compared against a set of known activity patterns using VECTOR_L2_DISTANCE The pipeline is orchestrated using Snowflake Tasks. Which operational best practice or limitation should the team consider when processing these vector distances at scale?
A) The
B) When embedding external data into the Snowflake environment for
C) To handle potential errors from
D) Snowflake recommends using smaller warehouses (no larger than MEDIUM) for executing queries that call Cortex AI SQL functions, as larger warehouses do not necessarily increase performance, and this guidance extends to vector similarity functions.
E) For optimal performance of
3. A team is developing a Retrieval Augmented Generation (RAG) pipeline in Snowflake, where document chunks are embedded using Cortex AI functions and then retrieved using VECTOR_COSINE_SIMILARITY They are planning their infrastructure and cost management strategy. Which of the following statements correctly describes the cost or performance characteristics of these operations in Snowflake? (Select all that apply)
A) Option E
B) Option A
C) Option C
D) Option D
E) Option B
4. An organization enforces strict LLM access control. The has configured 'CORTEX MODELS_ALLOWLIST ='mistral-large2" and executed 'CALL SNOWFLAKE.MODELS.CORTEX BASE MODELS REFRESH()'. A developer, whose role DEV ROLE has been granted 'SNOWFLAKE.CORTEX USER' and 'SNOWFLAKE."CORTEX-MODEL-ROLE-CLAUDE-3-5- SONNET"' , attempts to make a REST API call to 'api/v2/cortex/inference:complete' using 'claude-3-5-sonnet' as the model name in the request body. Which of the following statements are true regarding this scenario?
A) Option E
B) Option A
C) Option C
D) Option D
E) Option B
5. A data science team is deploying a custom real-time inference service for a fine-tuned LLM using Snowpark Container Services (SPCS). They have a Docker image in their Snowflake image repository. They need to define the service using a YAML specification file. Which of the following are ''essential'' components or configurations that must be included in the 'spec.yaml'' file for a long- running service that uses this image, custom environment variables, and requires external access?
A) 
B) 
C) 
D) 
E) 
質問と回答：
| 質問 # 1 正解： D | 質問 # 2 正解： D | 質問 # 3 正解： A、E | 質問 # 4 正解： C、E | 質問 # 5 正解： A、B、D |
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