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최신 Snowflake Certification GES-C01 무료샘플문제 (Q157-Q162):

질문 # 157

• A.
• B.
• C.
• D.
• E.

정답：B,C,D

설명：
To prepare a Document AI model build, the role must be granted the database role. In addition, it requires 'USAGE' on the database, 'USAGE on the schema, 'USAGE on the warehouse, and 'OPERATE on the warehouse. Options A, B, and D correctly grant the necessary 'USAGE privileges. Option C grants 'OPERATE on the warehouse, which is also a necessary privilege but is not a 'USAGE' privilege as specifically asked in the question. Option E grants 'CREATE STAGES, which is required for creating processing pipelines but not strictly for initiating a new model build itself.

 

질문 # 158
A Streamlit application developer wants to use AI_COMPLETE (the latest version of COMPLETE (SNOWFLAKE. CORTEX)) to process customer feedback. The goal is to extract structured information, such as the customer's sentiment, product mentioned, and any specific issues, into a predictable JSON format for immediate database ingestion. Which configuration of the AI COMPLETE function call is essential for achieving this structured output requirement?

• A. Option C
• B. Option E
• C. Option A
• D. Option B
• E. Option D

정답：A

설명：
'AI_COMPLETE Structured OutputS (and its predecessor 'COMPLETE Structured Outputs') specifically allows supplying a JSON schema as the 'response_format' argument to ensure completion responses follow a predefined structure. This significantly reduces the need for post-processing and enables seamless integration with systems requiring deterministic responses. The JSON schema object defines the structure, data types, and constraints, including required fields. While prompting the model to 'Respond in JSON' can improve accuracy for complex tasks, the 'response_format' argument is the direct mechanism for enforcing the schema. Option A is a form of prompt engineering, which can help but does not guarantee strict adherence as 'response_format' does. Option B controls randomness and length, not output structure. Option D is less efficient for extracting multiple related fields compared to a single structured output call. Option E's 'guardrails' are for filtering unsafe or harmful content, not for enforcing output format.

 

질문 # 159
A data science team is fine-tuning a Snowflake Document AI model to improve the extraction accuracy of specific fields from a new type of complex legal document. They are consistently observing low confidence scores and inconsistent 'value' keys for extracted entities, even after initial training. Which two of the following best practices should the team follow to most effectively improve the model's extraction accuracy and confidence for this complex document type?

• A. Prioritize extensive prompt engineering by creating highly detailed and complex questions with intricate logic to guide the LLM's understanding of the extraction task.
• B. Set the 'temperature' parameter to a higher value (e.g., 0.7) during '!PREDICT calls to encourage more creative and diverse interpretations by the model.
• C. Limit the fine-tuning training data exclusively to perfectly formatted and clean documents to ensure the model learns from ideal examples without noise.
• D. Ensure the training dataset used for fine-tuning includes diverse documents representing various layouts, data variations, and explicit examples of 'NULL' values or empty cells where appropriate.
• E. Actively involve subject matter experts (SMEs) or document owners throughout the iterative process to help define data values, provide annotations, and evaluate the model's effectiveness.

정답：D,E

설명：
To improve Document AI model training, it is crucial to ensure that the documents uploaded for training represent a real use case and that the dataset consists of diverse documents in terms of both layout and data. If all documents contain the same data or are always presented in the same form, the model might provide incorrect results. For table extraction, it is vital that enough data is used to train the model to include values and maintain order. Therefore, ensuring a diverse training dataset (Option B) is a key best practice. Additionally, Subject Matter Experts (SMEs) and document owners are crucial partners in understanding and evaluating the model's effectiveness in extracting the required information. Their involvement in defining data values, providing annotations, and evaluating results will significantly improve accuracy (Option C). Option A is not a best practice; it's recommended to keep questions as encompassing as possible and rely on training with annotations rather than complex prompt engineering, especially for document variability. Option D is incorrect; a higher 'temperature' value increases the randomness and diversity of the model's output, which is generally undesirable for accurate data extraction where deterministic results are preferred. For most consistent results, 'temperature' should be set to 0. Option E is incorrect because training on a restricted set of perfectly formatted documents can lead to a model that performs poorly on real-world, varied documents; diversity in training data is essential.

 

질문 # 160
A global enterprise has Snowflake accounts in various regions, including a US East (Ohio) account where a critical application is deployed. They need to use AI_COMPLETE with the claude-3-5-sonnet model for real-time customer support, but this model is not natively available in US East (Ohio) for direct AI_COMPLETE usage. The Snowflake administrator considers enabling cross-region inference. Which statements accurately reflect the considerations and characteristics of cross-region inference in Snowflake Cortex?

• A. Latency between regions for cross-region inference is negligible and consistently low, irrespective of cloud provider infrastructure.
• B. The CORTEX_ENABLED_CROSS_REGION parameter can be configured at the session level to temporarily enable cross-region inference for specific workloads.
• C. Cross-region inference automatically caches user inputs and generated outputs to reduce latency for subsequent requests to the same model.
• D. Cross-region inference is not supported in U.S. SnowGov regions for either inbound or outbound inference requests.
• E. Setting the CORTEX_ENABLED_CROSS_REGION account parameter to 'ANY_REGION' in the US East (Ohio) account would enable inference requests for claude-3-5- sonnet to be processed in any region where it is natively available.

정답：D,E

설명：
Option B is correct because setting the parameter to 'ANY_REGION' enables inference requests to be CORTEX_ENABLED_CROSS_REGION processed in a different region from the default, thereby allowing access to models not natively supported in the local region. For example, claude- is 3-5- sonnet available in AWS US East 1 (N. Virginia), which could be accessed from US East (Ohio) via cross-region inference. Option C is 3-5 -sonnet correct as cross-region inference is explicitly not supported in U.S. SnowGov regions. Option A is incorrect because user inputs, service generated prompts, and outputs are not stored or cached during cross-region inference. Option D is incorrect; latency depends on the cloud provider infrastructure and network status, and testing is recommended. Option E is incorrect because CORTEX_ENABLED_CROSS_REGION is an account-level parameter, not a session parameter.

 

질문 # 161

• A.
• B.
• C.
• D.
• E.

정답：A,B,C,D,E

설명：

 

질문 # 162
......

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