GES-C01 試験問題 26

データエンジニアリングチームは、顧客レビューを処理するための自動化パイプラインをSnowflakeで構築しています。AI_COMPLETEを使用して、製品、感情、問題の種類などの特定の詳細を抽出し、下流工程とのシームレスな連携を実現するために、厳密に定義されたJSON形式で保存する必要があります。構造化出力の精度を最大限に高め、潜在的なモデルの限界を管理することを目指しています。このシナリオにおいて、構造化出力でAI_COMPLETEを使用する場合のベストプラクティスと特性を正確に反映している記述はどれですか?
  • GES-C01 試験問題 27

    MLエンジニアは、カスタムPyCaretモデルをSnowflakeモデルレジストリに記録しています。これは、GPUを活用した推論のためにSnowpark Container Services (SPCS)にデプロイすることを目的としています。PyCaretモデルは「custom_model.ModelContext」でラップされています。呼び出しとモデルの環境に関する考慮事項を正しく説明している記述は、次のうちどれですか?
  • GES-C01 試験問題 28

    あるデータアーキテクトは、Cortex Analystのセマンティックモデルを社内ステージ上のYAMLファイルとして管理する方法から、ネイティブセマンティックビュー(現在パブリックプレビュー中)を活用する方法への移行を検討しています。彼らは、この新しいネイティブアプローチの主な違い、利点、または考慮事項を理解したいと考えています。ステージに保存されたYAMLファイルと比較して、Cortex Analystのネイティブセマンティックビューを使用することの主な特徴または影響について、次の記述のうちどれが正確に説明されていますか?
  • GES-C01 試験問題 29

    ある企業の運用チームは、Snowflake Cortex LLM機能の使用に関連するコストを監視・最適化するための堅牢なガバナンスフレームワークを導入しています。どの機能が最も多くのトークン消費とクレジット使用量を引き起こしているかを特定し、コスト削減の余地を的確に把握する必要があります。Cortex LLM機能のコストとトークン消費に関するこれらの洞察を得るのに適した監視ツールまたは手法は、次のうちどれでしょうか。
  • GES-C01 試験問題 30

    データエンジニアは、「invoice_docs_stage」という内部ステージに保存されているスキャンされたPDF請求書を処理するためのDocument AIパイプラインを設定しています。PDFファイルをアップロードした後、「!PREDICT」を使用して抽出クエリを実行します。このクエリは常に次のエラーを返します。

    このエラーの原因として最も考えられるのは次のどれですか?