Databricks Certified Generative AI Engineer Associate

生成的AI工程师具有提供端点的配置吞吐量模型，作为RAG应用程序的一部分，并希望监视服务端点的传入请求和发出的响应。当前的方法是在端点和用户界面之间包括一个微服务，以将日志写入远程服务器。
他们应该使用哪些Databricks功能将执行相同的任务？

生成的工程师的任务是通过解决其炎症产量来改善抹布的质量。
哪种动作最有效地减轻了进攻性文本输出的问题？

生成工程师正在创建基于LLM的应用程序。其检索器的文档已分解为最多512个令牌。生成的工程师知道，对于本应用程序，成本和延迟比质量更重要。他们有几个上下文长度级别可供选择。
哪个可以满足他们的需求？

癌症研究领域中的一家小型且具有成本意识的初创公司希望使用基础模型API构建一个破布应用程序。
哪种策略将允许该初创公司在具有成本意识并满足客户需求的同时构建优质的抹布应用程序？

生成的AL工程师负责开发聊天机器人，以使其公司的内部帮助台呼叫中心团队更快地查找相关门票并提供解决方案。在为该项目创建Genai应用程序的工作故障任务时，他们意识到他们需要开始计划哪些数据源（Unity Catalog卷或Delta表）可以为此应用程序选择。他们收集了几个候选数据源以供考虑：call_rep_history：带有主键代表_id，call_id的三角洲表。保留此表以从字段call_duration计算代表的呼叫分辨率，并呼叫start_time。成绩单卷：所有记录的统一目录卷都为a *.wav文件，但也将文本转录为 *.txt文件。 call_cust_history：带有主键Customer_id的三角洲表，cal1_id。维护该表以计算多少内部客户使用帮助台，以确保充电模型与实际使用的使用一致。 call_detail：一个三角洲表，其中包含每小时更新所有呼叫详细信息的快照。它包括root_cause和分辨率字段，但是对于仍然有效的调用可能是空的。维护_schedule 一个三角洲表，其中包括列出了HelpDesk应用程序中断以及计划的即将到来的维护下降时间。
他们需要可以添加上下文以最好地识别上下文来确定票务根本原因和解决方案的来源。

哪两个来源可以做到？ （选择两个。）