C-AIG-2412 Testing Engine, C-AIG-2412 Online Test

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C-AIG-2412 Online Test, C-AIG-2412 PDF Demo

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SAP Certified Associate - SAP Generative AI Developer C-AIG-2412 Prüfungsfragen mit Lösungen (Q27-Q32):

27. Frage
Which of the following steps must be performed to deploy LLMs in the generative Al hub?

A. Provision SAP AI
* Core Create a configuration
* Run the booster
B. Run the booster
* Create service keys
* Select the executable ID
C. Provision SAP AI Core
* Check for foundation model scenario
* Create a configuration
* Create a deployment
D. Check for foundation model scenario
* Create a deployment
* Configuring entitlements

Antwort: C

28. Frage
What are some metrics to evaluate the effectiveness of a Retrieval Augmented Generation system?
Note: There are 2 correct answers to this question.

A. Relevance
B. Carbon footprint
C. Faithfulness
D. Speed

Antwort: A,C

29. Frage
You want to use the orchestration service through SAP's generative-Al-hub-sdk. What does the following code do?
from gen_ai_hub.orchestration.models.11m import LLM 11m =
LLM(name="gpt-40", version="latest", parameters={"max_tokens": 256, "temperature": 0.2})

A. Define the Template and Default Input Values
B. Run the Orchestration Request
C. Create the Orchestration Configuration
D. Define the LLM

Antwort: D

Begründung:
The provided code snippet defines a Large Language Model (LLM) within the SAP Generative AI Hub SDK's orchestration service:
from gen_ai_hub.orchestration.models.llm import LLM
llm = LLM(name="gpt-40", version="latest", parameters={"max_tokens": 256, "temperature": 0.2})
1. Importing the LLM Class:
* Code:from gen_ai_hub.orchestration.models.llm import LLM
* Purpose:Imports the LLM class from the SDK, enabling the creation of an LLM instance.
2. Defining the LLM Instance:
* Code:llm = LLM(name="gpt-40", version="latest", parameters={"max_tokens": 256, "temperature":
0.2})
* Parameters:
* name:Specifies the model's name, in this case, "gpt-40".
* version:Indicates the model version, set to "latest" to use the most recent version.
* parameters:A dictionary defining model-specific parameters:
* max_tokens:Sets the maximum number of tokens (words or word pieces) the model can generate, here limited to 256 tokens.
* temperature:Controls the randomness of the output; a lower value like 0.2 results in more deterministic responses.
3. Role in Orchestration Pipeline:
* Function:This definition is a crucial step in the orchestration pipeline, specifying which LLM to use and configuring its behavior for subsequent tasks.
Conclusion:
The code snippet defines an LLM named "gpt-40" with specific parameters, preparing it for integration into an AI-driven workflow within SAP's Generative AI Hub.

30. Frage
You want to download a json output for a prompt and the response.
Which of the following interfaces can you use in SAP's generative Al hub in SAP AI Launchpad?

A. Chat
B. Administration
C. Prompt management
D. Prompt Editor

Antwort: C

Begründung:
* Prompt managementis the section within SAP's generative AI hub (accessed via the SAP AI Launchpad) where you work with prompts, including:
* Creating and saving prompts:You can write and store your prompts for later use.
* Viewing prompt history:You can see a record of your past prompts and the AI's responses.
* Exporting prompts and responses:This is where you'd find the option to download your prompt and its corresponding response in JSON format.
Why the other options are incorrect:
* A. Chat:The chat interface is where you have interactive conversations with the generative AI. While you can see your conversation history there, you wouldn't typically find options to download it in JSON format.
* C. Administration:The administration section focuses on managing settings and configurations for the AI hub, not on individual prompts and responses.
* D. Prompt Editor:While a prompt editor might be used to create and refine prompts, it wouldn't necessarily be the place to manage or download them.

31. Frage
What is the primary function of the embedding model in a RAG system?

A. To store vector representations of documents and search for relevant passages
B. To encode queries and documents into vector representations for comparison
C. To generate responses based on retrieved documents and user queries
D. To evaluate the faithfulness and relevance of generated Answers

Antwort: B

Begründung:
In a Retrieval-Augmented Generation (RAG) system, the embedding model plays a crucial role in encoding textual data into vector representations, facilitating efficient retrieval and comparison.
1. Function of the Embedding Model:
* Vector Encoding:The embedding model transforms both user queries and documents into high- dimensional vector representations. This numerical encoding captures the semantic meaning of the text, enabling the system to assess similarities between different pieces of text effectively.
* Facilitating Retrieval:By encoding text into vectors, the system can perform efficient similarity searches within a vector database, identifying documents or passages that are most relevant to the user's query.
2. Importance in RAG Systems:
* Semantic Matching:The vector representations allow the system to match user queries with relevant documents based on semantic content rather than mere keyword overlap, enhancing the relevance of retrieved information.
* Efficiency:Vector-based retrieval is computationally efficient, enabling rapid identificationof pertinent information from large datasets, which is essential for real-time applications.
3. Application in SAP's Generative AI Hub:
* Integration with HANA Vector Search:SAP's Generative AI Hub integrates embedding models with HANA's vector search capabilities, allowing for efficient storage and retrieval of vector embeddings.
This integration supports the development of RAG systems that can effectively utilize SAP's data assets.
* Generative AI Hub SDK:SAP provides an SDK that facilitates the implementation of embedding models within RAG systems, enabling developers to encode queries and documents into vector representations seamlessly.

32. Frage
......

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