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Oracle 1Z0-1127-25 認定試験の出題範囲：

トピック
出題範囲

トピック 1

OCI Generative AIサービスの利用：このセクションでは、Oracle Cloud Infrastructure（OCI）のGenerative AIサービスを活用するクラウドAIスペシャリストとソリューションアーキテクトの専門知識を評価します。チャットや埋め込みのための事前学習済み基礎モデルの理解、微調整と推論のための専用AIクラスターの作成、リアルタイム推論のためのモデルエンドポイントの導入などが含まれます。また、OCIのGenerative AI向けセキュリティアーキテクチャについても解説し、責任あるAIプラクティスの重要性を強調します。

トピック 2

OCI Generative AIサービスを使用したRAGの実装：このセクションでは、OCI Generative AIサービスを使用した検索拡張生成（RAG）ワークフローの実装に関するナレッジエンジニアとデータベーススペシャリストの知識をテストします。LangChainとOracle Database 23aiの統合、チャンク化や埋め込みなどのドキュメント処理技術、Oracle Database 23aiへのインデックス付きチャンクの保存、類似検索の実行、OCI Generative AIを使用したレスポンスの生成について学習します。

トピック 3

大規模言語モデル（LLM）の基礎：このセクションでは、AIエンジニアとデータサイエンティストが大規模言語モデルの基本原理を理解するスキルを評価します。トランスフォーマーベースモデルを含むLLMアーキテクチャを網羅し、プロンプトを効果的に設計・使用する方法を解説します。また、特定のタスクに合わせたLLMの微調整にも焦点を当て、コードモデル、マルチモーダル機能、言語エージェントに関連する概念を紹介します。

トピック 4

OCI Generative AI RAGエージェントサービスの利用：このドメインでは、会話型AI開発者とAIアプリケーションアーキテクトがOCI Generative AIサービスを用いてRAGエージェントを作成および管理するスキルを評価します。ナレッジベースの構築、エージェントをチャットボットとしてデプロイすること、そしてデプロイされたRAGエージェントを対話型ユースケース向けに起動することなどが含まれます。Generative AIを活用してインテリジェントな会話型システムを構築することに重点が置かれています。

Oracle Cloud Infrastructure 2025 Generative AI Professional 認定 1Z0-1127-25 試験問題 (Q25-Q30):

質問 # 25
Which is a key characteristic of Large Language Models (LLMs) without Retrieval Augmented Generation (RAG)?

A. They use vector databases exclusively to produce answers.
B. They cannot generate responses without fine-tuning.
C. They always use an external database for generating responses.
D. They rely on internal knowledge learned during pretraining on a large text corpus.

正解：D

解説：
Comprehensive and Detailed In-Depth Explanation=
LLMs without Retrieval Augmented Generation (RAG) depend solely on the knowledge encoded in their parameters during pretraining on a large, general text corpus. They generate responses basedon this internal knowledge without accessing external data at inference time, making Option B correct. Option A is false, as external databases are a feature of RAG, not standalone LLMs. Option C is incorrect, as LLMs can generate responses without fine-tuning via prompting or in-context learning. Option D is wrong, as vector databases are used in RAG or similar systems, not in basic LLMs. This reliance on pretraining distinguishes non-RAG LLMs from those augmented with real-time retrieval.
OCI 2025 Generative AI documentation likely contrasts RAG and non-RAG LLMs under model architecture or response generation sections.

質問 # 26
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?

A. A keyword search-based AI that responds based on specific keywords identified in customer queries.
B. An LLM enhanced with Retrieval-Augmented Generation (RAG) for dynamic information retrieval and response generation.
C. A pre-trained LLM model from Cohere or OpenAI.
D. An LLM dedicated to generating text responses without external data integration.

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 # 27
Which is the main characteristic of greedy decoding in the context of language model word prediction?

A. It selects words based on a flattened distribution over the vocabulary.
B. It chooses words randomly from the set of less probable candidates.
C. It requires a large temperature setting to ensure diverse word selection.
D. It picks the most likely word at each step of decoding.

正解：D

解説：
Comprehensive and Detailed In-Depth Explanation=
Greedy decoding selects the word with the highest probability at each step, optimizing locally without lookahead, making Option D correct. Option A (random low-probability) contradicts greedy's deterministic nature. Option B (high temperature) flattens distributions for diversity, not greediness. Option C (flattened distribution) aligns with sampling, not greedy decoding. Greedy is simple but can lack global coherence.
OCI 2025 Generative AI documentation likely describes greedy decoding under decoding strategies.

質問 # 28
What distinguishes the Cohere Embed v3 model from its predecessor in the OCI Generative AI service?

A. Improved retrievals for Retrieval Augmented Generation (RAG) systems
B. Support for tokenizing longer sentences
C. Emphasis on syntactic clustering of word embeddings
D. Capacity to translate text in over 100 languages

正解：A

解説：
Comprehensive and Detailed In-Depth Explanation=
Cohere Embed v3, as an advanced embedding model, is designed with improved performance for retrieval tasks, enhancing RAG systems by generating more accurate, contextually rich embeddings. This makes Option B correct. Option A (tokenization) isn't a primary focus-embedding quality is. Option C (syntactic clustering) is too narrow-semantics drives improvement. Option D (translation) isn't an embedding model's role. v3 boosts RAG effectiveness.
OCI 2025 Generative AI documentation likely highlights Embed v3 under supported models or RAG enhancements.

質問 # 29
How do Dot Product and Cosine Distance differ in their application to comparing text embeddings in natural language processing?

A. Dot Product measures the magnitude and direction of vectors, whereas Cosine Distance focuses on the orientation regardless of magnitude.
B. Dot Product calculates the literal overlap of words, whereas Cosine Distance evaluates the stylistic similarity.
C. Dot Product is used for semantic analysis, whereas Cosine Distance is used for syntactic comparisons.
D. Dot Product assesses the overall similarity in content, whereas Cosine Distance measures topical relevance.

正解：A

解説：
Comprehensive and Detailed In-Depth Explanation=
Dot Product computes the raw similarity between two vectors, factoring in both magnitude and direction, while Cosine Distance (or similarity) normalizes for magnitude, focusing solely on directional alignment (angle), making Option C correct. Option A is vague-both measure similarity, not distinct content vs. topicality. Option B is false-both address semantics, not syntax. Option D is incorrect-neither measures word overlap or style directly; they operate on embeddings. Cosine is preferred for normalized semantic comparison.
OCI 2025 Generative AI documentation likely explains these metrics under vector similarity in embeddings.

質問 # 30
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1Z0-1127-25日本語: https://www.passtest.jp/Oracle/1Z0-1127-25-shiken.html

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