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Snowflake GES-C01 Sujets du programme d'examen :
| Section | Pondération | Objectifs |
|---|---|---|
| Architecture and Best Practices | 10-15% | - Monitoring and evaluation frameworks - LLM pipeline architecture design - Security and privacy considerations - Performance optimization techniques - Cost management strategies |
| Data Preparation for Gen AI | 15-20% | - Unstructured data handling - Data governance for AI workloads - Vector stores and embeddings in Snowflake - Document processing and chunking strategies |
| Snowflake Cortex AI Capabilities | 25-30% | - Snowflake Copilot integration - Secure data handling in AI workflows - Model selection and cost optimization - COMPLETE function usage and parameters - Cortex AI functions and features |
| Generative AI Fundamentals and Concepts | 20-25% | - Prompt engineering principles - LLM fundamentals and architectures - Vector embeddings and similarity search - Fine-tuning vs. retrieval approaches - Retrieval-Augmented Generation (RAG) concepts |
| Cortex Analyst and Semantic Layer | 20-25% | - Semantic model design and configuration - Performance tuning for analytical queries - Business logic implementation in semantic models - Text-to-SQL translation and optimization |
Snowflake SnowPro® Specialty: Gen AI Certification GES-C01 questions d'examen
1. A Gen AI specialist is designing an intelligent document processing workflow using Snowflake Cortex AI PARSE DOCUMENT to handle various types of documents, including scanned research papers, financial 10-K filings with tables, and multilingual presentations. Which of the following statements accurately describe the capabilities and operational modes of Snowflake's AI_PARSE_DOCUMENT function when processing these diverse documents?
A) Option C
B) Option B
C) Option E
D) Option D
E) Option A
2. A Gen AI developer is implementing a Cortex Search Service for a RAG application and needs to configure the text splitting for optimal performance using SNOWFLAKE.CORTEX.SPLIT_TEXT_RECURSIVE_CHARACTER Which of the following statements represent best practices or outcomes when applying text splitting with this function for Cortex Search in a RAG scenario? (Select all that apply)
A) Even when using embedding models with larger context windows (e.g., 8000 tokens), a smaller chunk size is typically preferred for improved retrieval and downstream LLM response quality.
B) Snowflake recommends splitting text into chunks of no more than 512 tokens for best search results in Cortex Search.
C) Smaller chunk sizes generally lead to higher retrieval precision for a given query in a RAG system.
D) Optimal text splitting using this function ensures that the number of input tokens precisely equals the number of output tokens for subsequent LLM calls, thereby minimizing compute costs.
E) The function automatically enriches each text chunk with relevant metadata about its original document, such as author and creation date, for enhanced filtering capabilities in Cortex Search.
3. A data governance team is concerned about the consistency and compliance of SQL queries generated by Cortex Analyst for sensitive financial reporting. They need to ensure that all generated SQL for a specific semantic model always includes a 'WHERE' clause that filters data for 'region = 'EMEA" and adheres to 'ISO 8601' date formatting for all date columns, regardless of the user's natural language input. Which of the following approaches is the MOST effective for implementing these strict, overarching requirements within Cortex Analyst's semantic model?
A) Option C
B) Option B
C) Option E
D) Option D
E) Option A
4. An 'ACCOUNTADMIN' has configured the 'CORTEX MODELS ALLOWLIST parameter to allow only the 'mistral-large? model. A developer, whose role has been granted 'SNOWFLAKE.CORTEX USER and the specific application role 'SNOWFLAKE."CORTEX- MODEL-ROLE-LLAMA3.1-70B"' , subsequently accesses the Cortex LLM Playground. Which models would be available for selection and successful inference by this user within the Playground?
A) Option C
B) Option B
C) Option E
D) Option D
E) Option A
5. A developer is building a conversational application using Snowflake Cortex Analyst and is interacting with it via the REST API. The application needs to support multi-turn conversations where users can ask follow-up questions. Which of the following statements accurately describe how to maintain conversational state and interact with the Cortex Analyst REST API for a multi-turn experience?
A) The argument, when using the 'COMPLETE function (or its API equivalent), must be a string for single-turn conversations but an array of objects for multi-turn conversations, with each object containing 'role' and 'content'.
B) The Cortex Analyst REST API automatically retains the full conversation history for each user session, eliminating the need to explicitly pass previous messages.
C) To maintain state, the application must construct a 'messages' array for each new prompt, including all prior 'user' prompts and 'analyst' responses in chronological order, and send it with every API call.
D) A special 'RESET_CONVERSATION' API endpoint should be called periodically to clear the LLM's internal context and manage token consumption for long conversations.
E) For performance optimization, only the most recent user prompt and the immediate preceding analyst response should be passed in the 'messages' array for follow-up questions.
Questions et réponses:
| Question n ° 1 Réponse: A,B,E | Question n ° 2 Réponse: A,B,C | Question n ° 3 Réponse: B | Question n ° 4 Réponse: B,E | Question n ° 5 Réponse: A,C |
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