C1000-185 Prüfungs-Guide, C1000-185 Fragen Beantworten

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IBM watsonx Generative AI Engineer - Associate C1000-185 Prüfungsfragen mit Lösungen (Q268-Q273):

268. Frage
You are designing a question-answering system that can provide responses based on a vast corpus of legal documents. Your solution leverages the Retrieval-Augmented Generation (RAG) pattern using an IBM watsonx-based architecture. The goal is to ensure that the system retrieves highly relevant documents and uses the retrieved content to generate accurate responses. The team is considering various libraries to integrate dense retrieval and generation models into this architecture.
Which of the following libraries or frameworks should you integrate to effectively implement the RAG pattern in this scenario, considering the need for both document retrieval and natural language generation?

A. Keras for handling sparse retrieval and pre-trained generation models.
B. Hugging Face Transformers for language generation and FAISS for embedding-based document retrieval.
C. TensorFlow for dense retrieval and document embedding generation.
D. PyTorch for implementing rule-based retrieval and generative model fine-tuning.

Antwort: B

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

Antwort: B

270. Frage
You are working with IBM Watsonx to develop a generative AI solution that automatically generates product descriptions for an e-commerce website. The descriptions need to be concise, factual, and include important product features like size, color, and material.
Which prompt design approach would best ensure the output meets these requirements?

A. "Generate a product description that highlights the unique aspects of the product and uses emotional language to engage the reader."
B. "Generate a creative and imaginative product description for the items listed below."
C. "Provide a product description for the following items, ensuring it is factual, concise, and includes specific details such as size, color, and material."
D. "Write a summary that provides information on each product, making the content engaging, humorous, and memorable."

Antwort: C

271. Frage
You are fine-tuning a pre-trained language model on a dataset of financial news articles to improve its ability to generate summaries of financial reports. After several epochs of training, you observe that the model performs well on the training data, achieving near-perfect accuracy. However, the model's performance on the validation set is much lower, indicating potential overfitting.
What is the most effective adjustment to reduce overfitting while continuing to fine-tune the model?

A. Apply dropout during training
B. Reduce the size of the training dataset
C. Increase the learning rate
D. Increase the number of epochs

Antwort: A

272. Frage
You are tasked with reconstructing a prompt used in an AI-based customer support chatbot. The current prompt generates lengthy, detailed answers that are often overly verbose and unnecessary for the customer's inquiries. Your objective is to optimize this prompt to reduce model usage costs without compromising the quality of the responses.
Which of the following strategies is the most effective in reducing the cost of using a Generative AI model while maintaining response relevance and clarity?

A. Reducing the token limit in the model configuration to restrict the length of responses.
B. Revising the prompt to make it more specific by narrowing the scope of expected responses.
C. Splitting the prompt into multiple sub-prompts to generate responses for different sections separately.
D. Using temperature scaling to increase randomness and reduce token usage.

Antwort: B

273. Frage
......

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