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試験コード:C1000-185

試験名称:IBM watsonx Generative AI Engineer - Associate

認証ベンダー:IBM

最近更新時間:2026-06-18

問題と解答:全380問

購買オプション:"オンライン版"
価格:¥7500 

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IBM watsonx Generative AI Engineer - Associate 認定 C1000-185 試験問題:

1. You are working with IBM Watsonx to generate automated customer support responses. To ensure consistency and flexibility in responses across multiple product categories, you decide to use prompt variables.
Which of the following best describes the benefits of using prompt variables in this scenario?

A) They enable the AI to better predict the intent of the customer query, reducing the need for explicit customer input.
B) They automatically improve the accuracy of the AI's responses by allowing the system to learn from each generated prompt.
C) They allow for dynamic input fields in prompts, making it easier to tailor responses for different product categories without rewriting the entire prompt.
D) They ensure that the AI generates responses with consistent tone and personality across all prompts, regardless of product category.


2. In the context of a Retrieval-Augmented Generation (RAG) system, which type of retriever is best suited for retrieving documents based on semantic similarity in a vector space?

A) Dense retriever, which converts both the query and documents into vectors and retrieves based on similarity in the vector space.
B) Boolean retriever, which uses logical operators (AND, OR, NOT) to filter documents based on keyword presence.
C) Exact match retriever, which retrieves documents that exactly match the query string.
D) Hierarchical retriever, which first applies keyword-based filters and then ranks documents using machine learning models.


3. You are tasked with integrating watsonx.ai into a legacy system that operates over HTTP and requires strict security and monitoring of the API calls. The legacy system lacks modern authentication mechanisms like OAuth.
Which integration method would best suit the needs of this environment while ensuring security and efficient API management?

A) Use a REST API with OAuth authentication and token management to secure the communication.
B) Implement a GraphQL API to allow the legacy system to query specific fields and reduce payload size, thereby improving efficiency.
C) Use REST API with API key-based authentication, leveraging HTTPS for encrypted communication between the legacy system and watsonx.ai.
D) Directly embed the watsonx.ai SDK into the legacy system to handle API management and security, eliminating the need for external API calls.


4. You are working with a Generative AI model to generate a summary of a large financial report. To reduce costs, you are exploring different model parameters such as minimum and maximum token limits.
Which configuration would help minimize generation costs while ensuring an accurate summary of the document?

A) Set the maximum token limit to 500 and the minimum token limit to 250 to ensure a balanced summary of key sections with some detailed
B) Set the maximum token limit to 700 and the minimum token limit to 600 to ensure a well-rounded summary with all necessary sections and detailed information included.
C) Set both the minimum and maximum token limits to 1,000 to ensure the entire report is captured in detail, with no important information left out.
D) Set the maximum token limit to 300 and the minimum token limit to 0, allowing the model to generate a brief summary of the most relevant points while avoiding excessive verbosity.


5. You are tasked with fine-tuning a large language model (LLM) using IBM's InstructLab to improve performance for a specific customer service task. The goal is to enhance the model's ability to answer questions related to account management and customer complaints.
Which of the following actions is NOT a component of the fine-tuning process in InstructLab?

A) Directly adjusting the model's architecture to increase the number of attention heads in the transformer
B) Tuning the learning rate to prevent overfitting during the fine-tuning process
C) Defining specific task instructions that the model will follow during inference
D) Selecting and preprocessing a representative dataset of customer interactions for training


質問と回答:

質問 # 1
正解: C
質問 # 2
正解: A
質問 # 3
正解: C
質問 # 4
正解: D
質問 # 5
正解: A

とにかくC1000-185問題を解きたいという方にもShikenPASSお勧めです。

松本**

C1000-185合格を目指す方を対象とした試験対策書ですって書いてあったから買って読んで、合格しましたよ。ShikenPASSすご。

Kasai

C1000-185情報量は多いのでそれに関しては満足。ShikenPASSさんの問題集試験対策には本当に信頼している。

田中**

ShikenPASSいちばんやさしい、とうたうだけあって、丁寧に解説されています。
効率的にまとまっているC1000-185参考書だと思います。

Takagi

9.2 / 10 - 571

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