Snowflake Certification GES-C01

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Snowflake GES-C01 Prüfungsthemen:

Snowflake SnowPro® Specialty: Gen AI Certification GES-C01 Prüfungsfragen mit Lösungen

1.
Which of the following is a 'direct cause' of this error related to missing schema-level privileges, assuming the model build name is unique and the warehouse is active and accessible?

A)

B)

C)

D)

E)

2. A financial institution is building a Document AI model to process loan applications. They need to extract all applicant names (which can be multiple, forming a list), classify the application as 'Approved' or 'Rejected' based on various internal criteria (not explicitly stated in the document), and normalize diverse date formats (e.g., '1st Jan 2023', '01/01/2023') to 'YYYY-MM-DD'. Which of the following approaches represent 'best practices' for defining data values and training the Document AI model for these complex extractions? (Select ALL that apply.)

A) To normalize diverse date formats to 'YYYY-MM-DD', train the model with sufficient annotations, showing the desired output format for various input date formats, allowing Document AI to learn the normalization internally.
B) For extracting lists of items from tables, use individual data values for each column and then merge these lists in the pipeline, ensuring adequate training with sample data, including NULL values and correct order, for reconstruction.
C) When defining data values for combinations of values, arrays, or nonstandard formats, fine-tuning the model with annotations that 'show' the expected result is generally more effective than 'telling' it via complex prompt engineering.
D) To classify applications as 'Approved' or 'Rejected', define a data value like 'What is the application status?' and ensure the training dataset includes annotated examples for both 'Approved' and 'Rejected' classes.
E) For applicant names, define a single value 'applicant_name' and rely solely on advanced prompt engineering to instruct the model on how to identify and list all names, without providing specific examples through annotations.

3. A SnowPro-certified engineer is tasked with setting up AI Observability for a new generative AI application built using Snowpark Python. The application relies on external Python libraries (e.g., TruLens SDK components) and will process sensitive financial documents. Which of the following steps are crucial for the successful setup and secure operation of AI Observability within Snowflake, given these considerations?

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

4. A developer is building a real-time chat application and wants to integrate a Large Language Model (LLM) hosted in Snowflake Cortex using its REST API. They need to send user prompts and receive streaming responses, ensuring secure authentication. Which of the following statements about using the Cortex REST API for the COMPLETE function are correct?

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

5. A Gen AI Specialist is developing a conversational analytics application using Cortex Analyst, aiming to provide a seamless multi-turn conversation experience for business users querying structured dat a. The team observes that follow-up questions are sometimes misinterpreted, especially when the conversation history is long. Which of the following statements accurately describe how Cortex Analyst handles multi-turn conversations and key considerations for optimizing this functionality?

A) To address misinterpretation in long conversations, the max_tokens parameter for the Cortex Analyst REST API should be significantly increased to ensure the LLM receives the complete historical context without truncation.
B) Cortex Analyst incorporates an additional LLM summarization agent before its original workflow to rewrite current-turn questions based on conversation history, with Llama 3.1 70B being a recommended model for this task due to its performance in evaluating summarization quality.
C) Multi-turn conversation in Cortex Analyst is primarily handled by the CORTEX_ANALYST_MODEL AZURE_OPENAI parameter, which, when enabled, allows Azure OpenAl models to manage conversational context more effectively.
D) When a user shifts intent frequently in a multi-turn conversation, Cortex Analyst automatically resets the conversation history to prevent misinterpretations and improve accuracy.
E) Cortex Analyst simply passes the entire conversation history to all subsequent LLM calls, and optimizing this requires manually truncating the array in messages the REST API request.

Fragen und Antworten: