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Oracle 1Z0-1127-25 Fragen Und Antworten & 1Z0-1127-25 PDF

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>> Oracle 1Z0-1127-25 Fragen Und Antworten <<

1Z0-1127-25 PDF, 1Z0-1127-25 Prüfungsinformationen

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Oracle 1Z0-1127-25 Prüfungsplan:

Thema
Einzelheiten

Thema 1

• Fundamentals of Large Language Models (LLMs): This section of the exam measures the skills of AI Engineers and Data Scientists in understanding the core principles of large language models. It covers LLM architectures, including transformer-based models, and explains how to design and use prompts effectively. The section also focuses on fine-tuning LLMs for specific tasks and introduces concepts related to code models, multi-modal capabilities, and language agents.

Thema 2

• Implement RAG Using OCI Generative AI Service: This section tests the knowledge of Knowledge Engineers and Database Specialists in implementing Retrieval-Augmented Generation (RAG) workflows using OCI Generative AI services. It covers integrating LangChain with Oracle Database 23ai, document processing techniques like chunking and embedding, storing indexed chunks in Oracle Database 23ai, performing similarity searches, and generating responses using OCI Generative AI.

Thema 3

• Using OCI Generative AI Service: This section evaluates the expertise of Cloud AI Specialists and Solution Architects in utilizing Oracle Cloud Infrastructure (OCI) Generative AI services. It includes understanding pre-trained foundational models for chat and embedding, creating dedicated AI clusters for fine-tuning and inference, and deploying model endpoints for real-time inference. The section also explores OCI's security architecture for generative AI and emphasizes responsible AI practices.

Thema 4

• Using OCI Generative AI RAG Agents Service: This domain measures the skills of Conversational AI Developers and AI Application Architects in creating and managing RAG agents using OCI Generative AI services. It includes building knowledge bases, deploying agents as chatbots, and invoking deployed RAG agents for interactive use cases. The focus is on leveraging generative AI to create intelligent conversational systems.

 

Oracle Cloud Infrastructure 2025 Generative AI Professional 1Z0-1127-25 Prüfungsfragen mit Lösungen (Q64-Q69):

64. Frage
Which component of Retrieval-Augmented Generation (RAG) evaluates and prioritizes the information retrieved by the retrieval system?

• A. Generator
• B. Ranker
• C. Retriever
• D. Encoder-Decoder

Antwort: B

Begründung:
Comprehensive and Detailed In-Depth Explanation=
In RAG, the Ranker evaluates and prioritizes retrieved information (e.g., documents) based on relevance to the query, refining what the Retriever fetches-Option D is correct. The Retriever (A) fetches data, not ranks it. Encoder-Decoder (B) isn't a distinct RAG component-it's part of the LLM. The Generator (C) produces text, not prioritizes. Ranking ensures high-quality inputs for generation.
OCI 2025 Generative AI documentation likely details the Ranker under RAG pipeline components.

 

65. Frage
In the context of generating text with a Large Language Model (LLM), what does the process of greedy decoding entail?

• A. Picking a word based on its position in a sentence structure
• B. Choosing the word with the highest probability at each step of decoding
• C. Selecting a random word from the entire vocabulary at each step
• D. Using a weighted random selection based on a modulated distribution

Antwort: B

Begründung:
Comprehensive and Detailed In-Depth Explanation=
Greedy decoding selects the word with the highest probability at each step, aiming for locally optimal choices without considering future tokens. This makes Option C correct. Option A (random selection) describes sampling, not greedy decoding. Option B (position-based) isn't how greedy decoding works-it's probability-driven. Option D (weighted random) aligns with top-k or top-p sampling, not greedy. Greedy decoding is fast but can lack diversity.
OCI 2025 Generative AI documentation likely explains greedy decoding under decoding strategies.

 

66. Frage
What distinguishes the Cohere Embed v3 model from its predecessor in the OCI Generative AI service?

• A. Capacity to translate text in over 100 languages
• B. Support for tokenizing longer sentences
• C. Emphasis on syntactic clustering of word embeddings
• D. Improved retrievals for Retrieval Augmented Generation (RAG) systems

Antwort: D

Begründung:
Comprehensive and Detailed In-Depth Explanation=
Cohere Embed v3, as an advanced embedding model, is designed with improved performance for retrieval tasks, enhancing RAG systems by generating more accurate, contextually rich embeddings. This makes Option B correct. Option A (tokenization) isn't a primary focus-embedding quality is. Option C (syntactic clustering) is too narrow-semantics drives improvement. Option D (translation) isn't an embedding model's role. v3 boosts RAG effectiveness.
OCI 2025 Generative AI documentation likely highlights Embed v3 under supported models or RAG enhancements.

 

67. Frage
When does a chain typically interact with memory in a run within the LangChain framework?

• A. Continuously throughout the entire chain execution process
• B. After user input but before chain execution, and again after core logic but before output
• C. Only after the output has been generated
• D. Before user input and after chain execution

Antwort: B

Begründung:
Comprehensive and Detailed In-Depth Explanation=
In LangChain, a chain interacts with memory after receiving user input (to retrieve context) but before execution (to inform processing), and again after core logic (to update memory) but before output (to maintain state). This makes Option C correct. Option A misses pre-execution context. Option B misplaces timing. Option D overstates-interaction is at specific stages, not continuous. Memory ensures context-aware responses.
OCI 2025 Generative AI documentation likely details memory interaction under LangChain chain execution.

 

68. Frage
How can the concept of "Groundedness" differ from "Answer Relevance" in the context of Retrieval Augmented Generation (RAG)?

• A. Groundedness refers to contextual alignment, whereas Answer Relevance deals with syntactic accuracy.
• B. Groundedness pertains to factual correctness, whereas Answer Relevance concerns query relevance.
• C. Groundedness measures relevance to the user query, whereas Answer Relevance evaluates data integrity.
• D. Groundedness focuses on data integrity, whereas Answer Relevance emphasizes lexical diversity.

Antwort: B

Begründung:
Comprehensive and Detailed In-Depth Explanation=
In RAG, "Groundedness" assesses whether the response is factually correct and supported by retrieved data, while "Answer Relevance" evaluates how well the response addresses the user's query. Option A captures this distinction accurately. Option B is off-groundedness isn't just contextual alignment, and relevance isn't about syntax. Option C swaps the definitions. Option D misaligns-groundedness isn't solely data integrity, and relevance isn't lexical diversity. This distinction ensures RAG outputs are both true and pertinent.
OCI 2025 Generative AI documentation likely defines these under RAG evaluation metrics.

 

69. Frage
......

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