AI-901：Microsoft Azure AI Fundamentals Microsoft Foundry による AI ソリューションの実装 問3
Microsoft Foundry による AI ソリューションの実装／生成AIアプリとエージェントの実装Foundry SDK を使って、Foundry にデプロイ済みのチャットモデルへ質問を送り、応答を表示する軽量なコンソールアプリを作ります。アプリが接続して呼び出すために用意すべき情報の組み合わせとして適切なものはどれですか。
当サイトのオリジナル問題（AI-901：Microsoft Azure AI Fundamentalsの出題範囲「Microsoft Foundry による AI ソリューションの実装」に対応。実際の試験問題ではありません）
- Aモデルの学習に使ったデータセットの保存場所と、モデルの重みファイル
- BFoundry ポータルの URL と、ブラウザーでサインインしたときのセッション Cookie
- CFoundry プロジェクトのエンドポイント、呼び出すモデルのデプロイ名、認証のための資格情報
- DAzure サブスクリプション ID とリソースグループ名のみ（モデルのデプロイ名は不要）
正解：C
解説
Foundry SDK のクライアントは、Foundry プロジェクトのエンドポイントに対して認証したうえで、呼び出すモデルのデプロイ名を指定してモデルへの応答（チャット）を要求します。認証には Microsoft Entra ID などの資格情報を使います。学習データや重みファイルは利用側のアプリには不要で、サブスクリプション ID とリソースグループ名だけではどのデプロイを呼ぶのか特定できません。
選択肢ごとの解説
- A誤り。デプロイ済みモデルを呼び出す側に学習データや重みファイルは不要です。
- B誤り。ポータルの URL やブラウザーのセッション Cookie はアプリの接続情報ではありません。
- C正しい。プロジェクトのエンドポイント、デプロイ名、資格情報を指定してモデルを呼び出します。
- D誤り。サブスクリプションやリソースグループの情報だけでは呼び出すデプロイを指定できず、デプロイ名も必要です。