オプション A は正解です。コンテナの「名前」と Snowflake レジストリからの Docker「イメージ」パスを指定する「コンテナ」ブロックは、SPCS でコンテナ化されたサービスを定義するための基本です。オプション B は正解です。「エンドポイント」ブロックは、「名前」、「ポート」を明示的に定義し、「public: true」を設定することが、Web ブラウザーまたは API 経由の外部アクセスを必要とする長時間実行サービスに不可欠です。オプション C は不正解です。「compute_poor」は「spec.yaml」ファイル自体ではなく、「CREATE SERVICE」SQL コマンド中に指定されるためです。オプション D は不正解です。「ボリューム」ブロックは永続ストレージには役立つ可能性がありますが、基本的なサービス展開用の spec.yaml の例には必須コンポーネントとして記載されていません。オプション E は正解です。コンテナ定義内の「env」ブロックはカスタム環境変数を設定するために使用され、これはコンテナ内でアプリケーションを構成するための Jupyterlab の例に明示的に示されています。

Cortex Analystの「提案された質問」機能は、複数のモードで動作します。セマンティックモデルに検証済みクエリリポジトリ（VQR）が含まれていない場合、Cortex Analystは大規模言語モデル（LLM）を使用して最大3つの提案された質問を生成しますが、必ずしも回答可能であるとは限りません。したがって、オプションAは空白のリストを返すため不正解です。また、オプションDはLLMによって生成された質問が回答可能であることが保証されていないため不正解です。セマンティックモデルにVQRが定義されている場合、Cortex Analystはユーザーの入力との類似性に基づいてVQRから最大5つの質問を提案するため、オプションBが正解です。さらに、カスタマイズモードでは、VQR内の検証済みクエリに

Cortex Analyst は、質問の量やユーザー入力との類似性に関係なく、フラグが付けられた質問をすべて返すため、オプション E は正解、オプション C は不正解となります。

選択肢Cが正解です。

は、テキストを小さなチャンクに分割するのを支援するために設計されたヘルパー関数です。これはRAGアプリケーションにとって非常に重要です。Cortex Searchで最良の検索結果を得るには、テキストを小さなチャンクに分割することが推奨されており、これにより検索精度が向上し、下流のLLMレスポンス品質も向上します。選択肢Aは誤りです。翻訳は次のような関数によって処理されます。

選択肢Bは誤りです。ベクトル埋め込みを生成するのは、次のような埋め込み関数の役割です。

REST APIリクエストをCortexに送信するには、呼び出し元ユーザーのデフォルトロールに「SNOWFLAKE.CORTEX_USERデータベースロール」を付与する必要があります。デフォルトでは、このロールは「PUBLIC」に付与されていますが、取り消すことができます。取り消された場合は、「CORTEX USER」ロールを他のアカウントロールに明示的に付与し、それらをユーザーに付与する必要があります。「CORTEX_USER」ロールをユーザーに直接付与することはできません。「CORTEX MODELS_ALLOWLIST」パラメータを使用して、REST API経由でアクセスされるモデルを含む、Cortex機能のアカウントレベルでアクセス可能なモデルを制限することもできます。したがって、オプションBは必要なアクションと追加の制御を正しく概説しています。オプションA、C、D、およびEは、Cortex REST APIのアクセス制御メカニズムまたは要件を誤って表現しているため、正しくありません。

オプション A は正解です。ユーザーは、EXTRACT_ANSWER やその他の Cortex AI 関数にアクセスするには、「SNOWFLAKE.CORTEX USER」データベースロールが付与されたロールを使用する必要があります。オプション B は正解です。最適なパフォーマンスと正確な回答を得るには、入力とカテゴリに平易な英語のテキストを使用し、質問は具体的で単一の値を求める必要があるためです。オプション C は不正解です。操作を実行できない場合、通常、EXTRACT_ANSWER はエラーを発生させます。「TRY_COMPLETE」関数は、このような場合にエラーではなく「NULL」を返すように特別に設計されています。オプション D は不正解です。「EXTRACT ANSWER」はこの関数の古いバージョンであり、「AI_EXTRACT」は最新バージョンで、画像や多言語抽出などの追加機能をサポートしています。オプション E は正解です。EXTRACT ANSWER はテーブル列で呼び出すことができ、複数のドキュメントまたはテキストエントリを効率的にバッチ処理できます。これは、Cortex 関数をデータ パイプラインに統合するための一般的なパターンです。