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질문 #1
Universal Containers의 현재 AI 데이터 마스킹 규칙은 조직의 개인정보 보호 및 보안 정책과 요구 사항에 부합하지 않습니다. 이 문제를 해결하기 위해 AI 전문가는 무엇을 권고해야 할까요?
A. 샌드 박스 새로 고침에 대한 데이터 마스킹을 활성화합니다
B. 아인슈타인 트러스트 레이어 설정에서 데이터 마스킹을 구성합니다
C. LLM 설정에 새로운 데이터 마스킹 규칙을 추가하십시오
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정답: B
질문 #2
Universal Containers는 Einstein Generative AI Audit Data와 함께 Einstein Trust Layer를 활용하는 것을 고려하고 있습니다. Einstein Trust Layer를 사용하면 어떤 감사 데이터를 사용할 수 있습니까?
A. 응답 정확도 및 공격 점수
B. 환각 점수 및 바이어스 점수
C. 마스크 데이터 및 독성 점수
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정답: C
질문 #3
Einstein Copilot에서 "대화 데이터로 이벤트 로그 강화" 설정이 활성화된 경우 AI 전문가는 무엇을 할 수 있나요?
A. 각 Copilot 작업으로 이어진 사용자 클릭 경로를보십시오
B. 지난 7 일 동안 사용자 입력 및 세션에 대한 사소한 응답을 포함한 세션 데이터를 봅니다
C. 모든 기간 동안 모든 부채질 대화에 대한 세부 사항 보고서를 생성합니다
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정답: B
질문 #4
경영진은 고객과 더욱 생산적인 대화를 위해 대규모 언어 모델(LLM)로 작성된 요약이나 설명을 동적 양식 필드에 입력해야 합니다. 또한 경영진은 AI 전략 수립 시 인간을 고려하도록 지속적으로 정보를 제공하고자 합니다. AI 전문가는 어떤 유형의 프롬프트 템플릿을 추천해야 할까요?
A. 판매 이메일
B. 현장 생성
C. 기록 요약
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정답: B

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