Snowflake Snowflake Certification GES-C01

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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：

問題 #1

A.

B.

C.

D.

E.

問題 #2
A team is developing a critical business intelligence application that leverages Snowflake Cortex Analyst to provide natural language querying capabilities over complex structured dat a. To minimize operational costs while maintaining high accuracy, which of the following strategies are most effective for optimizing the cost efficiency of the Cortex Analyst service?

A. Configuring a custom instruction with a short, precise task description to reduce the input token count for the LLMs orchestrating SQL generation.
B. Leveraging Cortex Search Services integration within the semantic model to improve literal value matching, thereby reducing the need for Cortex Analyst to perform expensive fuzzy string matching or re-prompt the user.
C. Implementing a comprehensive Verified Query Repository (VQR) to guide Cortex Analyst towards pre-validated SQL queries for common questions, which ensures predictable execution and reduces LLM inference iterations.
D. Using a smaller, less capable LLM as the underlying summarization agent for multi-turn conversations to reduce token processing costs, even if it slightly degrades conversational context.
E. Optimizing the semantic model YAML file by reducing the number of logical tables and columns to decrease the metadata processed by Cortex Analyst's LLMs per message.

問題 #3
A data analyst is tasked with identifying customers who purchased items with similar feature vectors. They have a table products with an

to measure similarity. Which of the following statements correctly describe aspects of defining and using vector types or functions in this scenario? (Select all that apply)

A. The Snowpark Python library provides native support for calling
B. When inserting literal arrays as vectors into a table for comparison, explicit casting, e.g.,

C. Comparing two

D. If
E. To correctly define a column to store 768-dimensional float embeddings, the SQL statement

問題 #4
A data application developer, adhering to Snowflake's Gen AI best practices for deploying LLMs, needs to perform inference with a newly fine-tuned llama3.1-70b model via AI_COMPLETE and expects a structured JSON output. Which of the following statements accurately describe how to configure this inference and potential limitations within Snowflake Cortex?

A. Option E
B. Option A
C. Option C
D. Option D
E. Option B

問題 #5
A company is implementing a Document AI solution to extract sensitive financial data from invoices. They plan to fine-tune the Document AI model (Arctic-TILT) and then manage this custom model within the Snowflake Model Registry. Which of the following statements correctly outlines the access control, data handling, and model management principles for this scenario?

A. Option E
B. Option A
C. Option C
D. Option D
E. Option B

解説：