Verifica delle conoscenze

1.

Qual è il vantaggio principale di Retrieval Augmented Generation (RAG) rispetto a semplici agenti di intelligenza artificiale?

Rag elimina la necessità di modelli linguistici di grandi dimensioni basandosi interamente sul recupero dei documenti.

RAG consente agli agenti di basare le risposte sulle informazioni correnti dell'organizzazione e di fornire trasparenza sulle fonti.

RAG addestra automaticamente nuovamente il modello linguistico ogni volta che i documenti dell'organizzazione vengono modificati.

2.

Quale opzione origine dati fornisce l'accesso in tempo reale al contenuto di SharePoint con la governance di Microsoft 365?

SharePoint Indexed, che pre-elabora il contenuto di SharePoint in Ricerca di intelligenza artificiale di Azure.

SharePoint Remoto, che interroga siti e librerie di SharePoint in tempo reale.

Archiviazione Blob di Azure, che si connette ai file di SharePoint memorizzati come blob.

3.

Qual è lo scopo di assegnare punteggi ai profili nelle knowledge base di Foundry IQ?

Per crittografare i campi sensibili e proteggere le informazioni riservate durante il recupero.

Per dare maggiore rilevanza a specifici campi o attributi, in modo che emergano per primi i risultati più importanti.

Per configurare il modo in cui i documenti vengono suddivisi in blocchi e incorporati per la ricerca semantica.

4.

Perché è fondamentale specificare il comportamento di recupero nelle istruzioni dell'agente?

Senza istruzioni appropriate, gli agenti potrebbero rispondere dai dati di training anziché dalla Knowledge Base, fornire risposte non verificabili o non citare origini.

Le istruzioni determinano l'algoritmo di classificazione semantica applicato da Foundry IQ ai risultati della ricerca.

Le istruzioni consentono all'agente di aggiornare automaticamente il contenuto della Knowledge Base quando rileva informazioni obsolete.

Commenti e suggerimenti