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Snowflake GES-C01 試験シラバストピック:

Snowflake SnowPro® Specialty: Gen AI Certification 認定 GES-C01 試験問題：

1. A retail company wants to implement an automated data pipeline in Snowflake to analyze daily customer reviews. The goal is to enrich a 'product_reviews_sentiment' table with sentiment categories (e.g., 'positive', 'neutral', 'negative') for each new review. They require the sentiment to be returned as a JSON object for downstream processing and need the pipeline to handle potential LLM errors gracefully without stopping. Assuming a stream 'new reviews_stream' monitors a 'customer _ reviews' table, which approach effectively uses a Snowflake Cortex function for this scenario?

A) Option C
B) Option D
C) Option A
D) Option E
E) Option B

2. A Snowflake administrator is designing a new role, 'doc_ai_pipeline_creator' , intended to configure and deploy Document AI extraction pipelines. This role needs the ability to ensure that the designated virtual warehouse, 'analytics_wh', can be reliably started and stopped as needed for Document AI tasks. Which of the following SQL statements grants the privilege that directly enables the 'doc ai_pipeline_creator' role to control the operational state of 'analytics_wh'?

A)

B)

C)

D)

E)

3. A data application developer is tasked with building a multi-turn conversational AI application using Streamlit in Snowflake (SiS) that leverages the COMPLETE (SNOWFLAKE. CORTEX) LLM function. To ensure the conversation flows naturally and the LLM maintains context from previous interactions, which of the following is the most appropriate method for handling and passing the conversation history?

A) Option C
B) Option D
C) Option A
D) Option E
E) Option B

4. An ML engineer is designing a Cortex Agent to provide highly accurate and contextualized responses. They intend for the agent to use state-of-the-art LLMs for orchestration and to maintain a specific brand tone in its outputs. Considering the available models and configurations for Cortex Agents, which statement is true?

A) The agent's 'Planning' component is specifically responsible for evaluating results after each tool use and deciding the subsequent steps in the query resolution process, acting as a feedback loop.
B) Cortex Agents primarily interact with data through the Snowflake Model Registry API to retrieve and update fine-tuned model parameters during their iterative planning phase.
C) When an agent utilizes an LLM for orchestration, the system ensures that cross-region inference is automatically enabled without any latency implications, making region selection irrelevant.
D) Cortex Agents are restricted to using only Snowflake Arctic models for orchestration, due to security and governance requirements, and must operate in the account's default region.
E) To ensure the agent's responses adhere to a desired brand and tone, 'Response instructions' can be configured, which guide the agent's output style and persona.

5. A team is designing a complex Gen AI application in Snowflake, which includes components for training a custom LLM, running batch inference, and providing a real-time conversational interface. They plan to leverage Snowpark Container Services (SPCS) for these workloads. Which of the following statements accurately describe the suitable SPCS service design models and important considerations for these different application components? (Select all that apply.)

A) Real-time LLM inference for a conversational interface is ideally deployed as a ' 'Service' ' in SPCS, which is long-running and accessible via an HTTP endpoint, ensuring continuous availability and responsiveness.
B) GPU-accelerated LLM training, which is a finite and often resource-intensive task, is best implemented as a ''job'' in SPCS, invoked via "EXECUTE JOB SERVICE', as it is designed to run to completion and then spin down.
C) Container images for SPCS deployments are typically pushed to a public Docker Hub repository, and Snowflake pulls them as needed during service creation and scaling, simplifying image management.
D) When deploying LLMs to SPCS, it's generally most cost-efficient to use generic CPU instance types like 'CPU X64 XS' for all tasks, as GPU instances (e.g., are exclusively for highly specialized computer vision tasks and not optimized for LLMs.
E) For batch inference on Snowflake data where data locality and efficiency are key, using ''Service Functions'' is highly efficient because data is passed as input parameters directly from SQL queries, and this design ensures the data never leaves the Snowflake network boundary.

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