Évaluation des modules - Training

1.

Votre application IA doit stocker les métadonnées de conversation avec différentes structures. Certaines conversations incluent des champs personnalisés tels que la configuration de modèle, tandis que d’autres ont des préférences utilisateur. Quel type de données PostgreSQL prend le mieux en charge cette exigence ?

TEXTE

JSONB

VARCHAR(MAX)

2.

Vous insérez un nouvel enregistrement de conversation et avez besoin immédiatement de l’ID généré automatiquement pour insérer des messages associés. Quelle clause PostgreSQL récupère la valeur générée sans requête distincte ?

RETOUR

OUTPUT

SELECT LAST_INSERT_ID()

3.

Vous devez insérer un enregistrement de préférence utilisateur. Si l’enregistrement existe déjà, vous souhaitez mettre à jour la valeur sans créer de doublon. Quelle clause PostgreSQL gère ce scénario ?

INSERT INTO table ON DUPLICATE KEY UPDATE

INSERT INTO table ON CONFLICT DO UPDATE

INSERT INTO table IF NOT EXISTS

4.

Votre application Python crée de nombreuses connexions de base de données de courte durée pour stocker des messages individuels pendant l’inférence IA. Quelle approche devez-vous utiliser pour améliorer les performances ?

Ouvrez une nouvelle connexion pour chaque message et fermez-le immédiatement après

Utiliser un ConnectionPool pour gérer les connexions réutilisables que l’application peut emprunter et retourner

Conserver une seule connexion globale ouverte pendant toute la durée de vie de l’application

5.

Vous concevez une table pour les points de contrôle des tâches de l’agent IA. Les tâches ont un état qui doit uniquement être « en attente », « in_progress », « terminé » ou « échec ». Quelle contrainte applique cette règle au niveau de la base de données ?

UNIQUE (status)

CHECK (status IN ('pending', 'in_progress', 'completed', 'failed'))

NOT NULL DEFAULT 'pending'

Évaluation du module

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