Ngân hàng đề Microsoft Azure AI Engineer

Câu 41 Implement natural language processing solutions (30–35%)

You have a requirement to make REST API calls to various Translator service operations in your application. Review the table below, which contains the operations and endpoints, and map them in the correct order:

A
T11 > E25; T12 > E22; T13 > E25; T14 > E23; T15 > E21
B
T11 > E24; T12 > E22; T13 > E25; T14 > E23; T15 > E21
C
T11 > E25; T12 > E22; T13 > E25; T14 > E21; T15 > E23
D
T11 > E24; T12 > E22; T13 > E25; T14 > E21; T15 > E23

Xem giải thích

Đáp án

D — T11→E24, T12→E22, T13→E25, T14→E21, T15→E23

Vì sao đúng

Mẹo làm câu này là đọc đường dẫn của endpoint, vì mỗi thao tác có đường dẫn riêng:

Thao tác	Endpoint	Đường dẫn nhận ra ngay
Translate Text (T11)	E24	`/translate?from=en&to=de&to=it`
Detect Language (T12)	E22	`/detect`
Transliterate Text (T13)	E25	`/translate?to=th&toScript=latn` — có `toScript`, tức là chuyển tự
Dictionary Lookup (T14)	E21	`/dictionary/lookup`
Get Sentence Length (T15)	E23	`/breaksentence`

Hai chỗ dễ nhầm nhất: /breaksentence là để đo độ dài câu chứ không phải để tách câu dịch, và toScript=latn là dấu hiệu của chuyển tự (đổi hệ chữ viết) chứ không phải dịch nghĩa.

Vì sao các phương án khác sai

A và C — gán /dictionary/lookup cho thao tác dịch văn bản, tức là nhầm giữa tra từ điển và dịch cả câu.
B — đảo hai endpoint cuối, gán /breaksentence cho tra từ điển.

Câu 42 Implement natural language processing solutions (30–35%)

Examine the matrix of sentiment conditions provided and select the appropriate document that satisfies both criteria.

A
DocLevel1 > Neutral; DocLevel2 > Negative; DocLevel3 > Positive
B
DocLevel1 > Neutral; DocLevel2 > Neutral; DocLevel3 > Neutral
C
DocLevel1 > Mixed; DocLevel2 > Negative; DocLevel3 > Positive
D
DocLevel1 > Mixed; DocLevel2 > Neutral; DocLevel3 > Neutral

Xem giải thích

Đáp án

C — DocLevel1: Mixed; DocLevel2: Negative; DocLevel3: Positive

Vì sao đúng

Dịch vụ phân tích cảm xúc gán nhãn cho cả tài liệu dựa trên nhãn của từng câu, theo luật rất gọn:

Trong tài liệu có	Nhãn của tài liệu	Vì sao
Ít nhất một câu tiêu cực và ít nhất một câu tích cực	Mixed	Hai chiều đối lập cùng tồn tại nên không nghiêng về bên nào
Ít nhất một câu tiêu cực, còn lại trung tính	Negative	Chỉ có một chiều cảm xúc, nên tài liệu mang chiều đó
Ít nhất một câu tích cực, còn lại trung tính	Positive	Tương tự, theo chiều ngược lại

Điểm cần nhớ: câu trung tính không kéo nhãn về trung tính. Chỉ cần có một chiều cảm xúc xuất hiện là tài liệu mang chiều đó; chỉ khi cả hai chiều cùng có thì mới ra Mixed.

Vì sao các phương án khác sai

A — gọi trường hợp có cả tích cực lẫn tiêu cực là Neutral; nhãn Neutral chỉ dành cho tài liệu không có câu tích cực hay tiêu cực nào.
B và D — gán Neutral cho những tài liệu rõ ràng có câu mang cảm xúc.

Câu 43 Implement natural language processing solutions (30–35%)

Match the correct definition with the concept stated on the right.

A
Concept 1 > Definition 1, Concept 2 > Definition 2, Concept 3 >Definition 3
B
Concept 1 > Definition 2, Concept 2 > Definition 3, Concept 3 >Definition 1
C
Concept 1 > Definition 2, Concept 2 > Definition 2, Concept 3 >Definition 1
D
Concept 1 > Definition 1, Concept 2 > Definition 1, Concept 3 >Definition 3
E
Concept 1 > Definition 1, Concept 2 > Definition 3, Concept 3 >Definition 2

Xem giải thích

Đáp án

B — Concept 1 → Definition 2, Concept 2 → Definition 3, Concept 3 → Definition 1

Vì sao đúng

Ba khái niệm nền của mô hình hiểu ngôn ngữ, mỗi cái trả lời một câu hỏi khác nhau:

Khái niệm	Định nghĩa	Trả lời câu hỏi
Feature	(D2) Thuộc tính dữ liệu được hệ thống quan sát và dùng để học	Mô hình dựa vào tín hiệu nào?
Intent	(D3) Hành động người dùng muốn thực hiện	Người dùng muốn làm gì?
Entity	(D1) Thực hiện trích xuất dữ liệu từ câu nói lúc dự đoán	Trong câu đó có những giá trị gì?

Cách nhớ nhanh: intent là động từ, entity là danh từ được lấy ra khỏi câu, còn feature là tín hiệu bên trong dùng để huấn luyện chứ không phải thứ trả về cho người gọi.

Vì sao các phương án khác sai

A và E — gán cho Feature định nghĩa về trích xuất dữ liệu lúc dự đoán; đó là việc của entity, còn feature không xuất hiện trong kết quả trả về.
C và D — gán cùng một định nghĩa cho hai khái niệm khác nhau.

Câu 44 Implement natural language processing solutions (30–35%)

Review the statements below and select the combination that corresponds to the true statements:

Statement 1: Language Studio or REST API can be used for PII detection.

Statement 2: Data can be submitted in an unstructured format for PII detection.

Statement 3: Data can be retained for a certain number of hours when using the synchronous feature during PII detection.

A
Statement 2, Statement 3
B
Statement 1, Statement 3
C
Statement 1, Statement 2
D
Statement 1, Statement 2, Statement 3

Xem giải thích

Đáp án

C — Phát biểu 1 và Phát biểu 2

Vì sao đúng

Phát biểu 1 đúng — phát hiện thông tin định danh cá nhân dùng được cả từ giao diện Language Studio lẫn qua REST API.
Phát biểu 2 đúng — dữ liệu gửi vào ở dạng phi cấu trúc, tức là văn bản thô; dịch vụ tự tìm ra các đoạn nhạy cảm trong đó.

Vì sao phương án khác sai

Phát biểu 3 sai — nó nói dữ liệu được giữ lại một số giờ khi dùng chế độ đồng bộ. Ngược lại: lời gọi đồng bộ không lưu dữ liệu của bạn, xử lý xong là trả kết quả và không giữ gì. Với chức năng phát hiện thông tin cá nhân thì đây là đặc tính quan trọng, vì chính dữ liệu được gửi đi mới là dữ liệu nhạy cảm.

Vì vậy D (chọn cả ba) cũng sai, và A với B đều kéo theo phát biểu 3.

Câu 45 Implement natural language processing solutions (30–35%)

Examine the provided code snippet and finalize it by selecting the appropriate base URL for the translator from the global translator resource.

A
api.cognitive.microsofttranslator.com/translate
B
api-nam.cognitive.microsofttranslator.com/detect
C
api.cognitive.microsofttranslator.com/detect
D
api-nam.cognitive.microsofttranslator.com/translate

Xem giải thích

Đáp án

A — api.cognitive.microsofttranslator.com/translate.

Vì sao đúng

⚠ Hai điều phải khớp cùng lúc: | Yếu tố | Đúng là | |---|---| | ⚠ Endpoint TOÀN CẦU | ⚠ api.cognitive.microsofttranslator.com | | ⚠ Thao tác DỊCH | ⚠ đường dẫn /translate |

⚠ Tài nguyên Translator toàn cầu (global)
        ↓
⚠ api.cognitive.microsofttranslator.com
        ↓ ⚠ thao tác dịch
⚠ /translate

⚠ Tiền tố api-nam. là endpoint dành riêng cho khu vực Bắc Mỹ, ⚠ không phải endpoint toàn cầu.

Vì sao các phương án khác sai

D (api-nam.cognitive.microsofttranslator.com/translate) — ⚠ đúng thao tác nhưng SAI endpoint: ⚠ api-nam là endpoint theo khu vực.
C (api.cognitive.microsofttranslator.com/detect) — ⚠ đúng endpoint nhưng SAI thao tác: ⚠ /detect là nhận diện ngôn ngữ, không phải dịch.
B (api-nam.../detect) — ⚠ sai cả hai.

Ghi nhớ

⚠ Các endpoint của Translator — bảng phải thuộc: | Loại | Endpoint | |---|---| | ⚠ Toàn cầu (global) | ⚠ api.cognitive.microsofttranslator.com | | ⚠ Bắc Mỹ | ⚠ api-nam.cognitive.microsofttranslator.com | | ⚠ Châu Âu | ⚠ api-eur.cognitive.microsofttranslator.com | | ⚠ Châu Á Thái Bình Dương | ⚠ api-apc.cognitive.microsofttranslator.com | | ⚠ Vì sao có endpoint khu vực | ⚠ yêu cầu CHỦ QUYỀN DỮ LIỆU — dữ liệu không rời khỏi khu vực |

Từ khoá nhận diện:

"tài nguyên toàn cầu" → ⚠ api.cognitive..., không có tiền tố khu vực "dữ liệu phải ở lại châu Âu" → ⚠ api-eur... "dịch văn bản" → ⚠ /translate "nhận diện ngôn ngữ" → ⚠ /detect

⚠ Các thao tác chính của Translator API	Thao tác
⚠ `/translate`	⚠ dịch văn bản
⚠ `/detect`	⚠ nhận diện ngôn ngữ
⚠ `/transliterate`	⚠ chuyển tự — đổi bảng chữ cái, giữ nguyên ngôn ngữ
⚠ `/breaksentence`	⚠ tách câu
⚠ `/dictionary/lookup`	⚠ tra từ điển, có ví dụ
⚠ `/languages`	⚠ danh sách ngôn ngữ hỗ trợ — KHÔNG cần xác thực

⚠ Ba header bắt buộc khi gọi Translator	Header
⚠ `Ocp-Apim-Subscription-Key`	⚠ khoá tài nguyên
⚠ `Ocp-Apim-Subscription-Region`	⚠ BẮT BUỘC với tài nguyên theo vùng
⚠ `Content-Type: application/json`
⚠ Lỗi hay gặp	⚠ quên header Region với tài nguyên vùng → lỗi 401

⚠ Transliterate — dễ nhầm với translate	Phân biệt
⚠ Translate	⚠ "xin chào" → "hello" — ĐỔI NGÔN NGỮ
⚠ Transliterate	⚠ "こんにちは" → "konnichiwa" — ĐỔI BẢNG CHỮ, cùng ngôn ngữ
⚠ Ca dùng transliterate	⚠ hiển thị tên riêng, địa danh cho người không đọc được chữ gốc

Ba việc kiểm chứng: | Việc | Cách | |---|---| | Tài nguyên là global hay theo vùng | ⚠ quyết định endpoint và header | | Header Region đã có chưa | ⚠ lỗi 401 phổ biến nhất | | Có yêu cầu chủ quyền dữ liệu không | |

Và nguyên nhân số một của lỗi 401 khi gọi Translator API: thiếu header Ocp-Apim-Subscription-Region. Với tài nguyên toàn cầu thì không cần, nhưng với tài nguyên theo vùng thì thiếu nó là bị từ chối ngay.

Câu 46 Implement natural language processing solutions (30–35%)

You are assigned the task of translating the text "Thank you for using Microsoft Translator service!" into German and French simultaneously. Please review the snippet below and complete it by selecting the most appropriate answer choice.

A
POST https://api.microsofttranslator.com/translate?api-version=2.O&from=en&to=fr&to=de
B
GET https://api.microsofttranslator.com/translate?api-version=2.O&from=en&to=fr&to=de
C
POST https://api.cognitive.microsofttranslator.com/translate?api-version=3.O&from=en&to=fr&to=de
D
GET https://api.cognitive.microsofttranslator.com/translate?api-version=3.O&from=en&to=fr&to=de

Xem giải thích

Đáp án

C — POST https://api.cognitive.microsofttranslator.com/translate?api-version=3.0&from=en&to=fr&to=de.

Vì sao đúng

⚠ Ba yếu tố phải đúng cùng lúc: | Yếu tố | Đúng là | |---|---| | ⚠ Phương thức | ⚠ POST — văn bản cần dịch nằm trong THÂN request | | ⚠ Endpoint | ⚠ api.cognitive.microsofttranslator.com | | ⚠ Phiên bản API | ⚠ 3.0 — bản hiện hành | | ⚠ Nhiều ngôn ngữ đích | ⚠ lặp lại tham số to |

⚠ ?from=en&to=fr&to=de
        ↓
⚠ Một lời gọi, hai ngôn ngữ đích
        ↓
⚠ Kết quả trả về MẢNG hai bản dịch

⚠ Thân request là mảng JSON:

[{"Text": "Thank you for using Microsoft Translator service!"}]

Vì sao các phương án khác sai

D (GET với endpoint và version đúng) — ⚠ sai PHƯƠNG THỨC: ⚠ Translator API v3 dùng POST cho /translate; ⚠ văn bản đi trong thân, không đi trong URL.
A (POST nhưng api.microsofttranslator.com và api-version=2.0) — ⚠ endpoint và phiên bản CŨ: ⚠ v2 đã ngừng.
B (GET với endpoint và version cũ) — ⚠ sai cả ba yếu tố.

Ghi nhớ

⚠ Translator API v3 — quy tắc phải thuộc: | Quy tắc | Nội dung | |---|---| | ⚠ Phương thức | ⚠ POST cho translate, detect, transliterate | | ⚠ api-version=3.0 | ⚠ bắt buộc trong query string | | ⚠ Văn bản | ⚠ trong THÂN, dạng mảng JSON | | ⚠ Nhiều đích | ⚠ lặp to nhiều lần | | ⚠ from tuỳ chọn | ⚠ bỏ đi thì API TỰ nhận diện ngôn ngữ nguồn |

Từ khoá nhận diện:

"dịch sang nhiều ngôn ngữ cùng lúc" → ⚠ lặp tham số to "không biết ngôn ngữ nguồn" → ⚠ bỏ from, API tự đoán "api-version=2.0" → ⚠ phiên bản CŨ, luôn là phương án sai "GET /translate" → ⚠ sai — phải POST

⚠ Vì sao POST chứ không GET	Lý do
⚠ Văn bản dịch có thể RẤT DÀI	⚠ URL có giới hạn độ dài
⚠ Dịch NHIỀU đoạn trong một lời gọi	⚠ mảng JSON trong thân
⚠ Ký tự đặc biệt không phải mã hoá URL
⚠ Giới hạn	⚠ tối đa 100 phần tử và 50.000 ký tự mỗi request

⚠ Tham số hữu ích khác của `/translate`	Tham số
⚠ `textType=html`	⚠ giữ nguyên thẻ HTML, chỉ dịch nội dung
⚠ `profanityAction`	⚠ `NoAction`, `Marked`, `Deleted`
⚠ `includeAlignment`	⚠ trả về ánh xạ từ nguồn sang từ đích
⚠ `includeSentenceLength`
⚠ `category`	⚠ dùng mô hình dịch TUỲ CHỈNH của bạn

⚠ Custom Translator — biết để phân biệt	Đặc điểm
⚠ Huấn luyện mô hình dịch riêng cho lĩnh vực của bạn
⚠ Cần cặp câu song ngữ để huấn luyện
⚠ Dùng qua tham số `category`
⚠ Ca dùng	⚠ thuật ngữ y tế, pháp lý, kỹ thuật đặc thù

Ba việc kiểm chứng: | Việc | Cách | |---|---| | Có vượt giới hạn 50.000 ký tự mỗi request không | | | Nội dung có HTML không | ⚠ cần textType=html | | Có cần mô hình dịch tuỳ chỉnh không | |

Và tối ưu đơn giản mà nhiều người bỏ qua khi dùng Translator API: gộp nhiều đoạn văn bản vào một request. API nhận tới 100 phần tử mỗi lần gọi, và gọi một lần luôn nhanh hơn gọi một trăm lần.

Câu 47 Implement natural language processing solutions (30–35%)

In Question answering, after adding new question-and-answer pairs, what should you do to ensure their utilization?

A
Test the system
B Publish the knowledge base
C Train the knowledge base
D Translate the pairs

Xem giải thích

Đáp án

A — Kiểm thử hệ thống

Vì sao đúng

Trong Question answering (thế hệ mới của QnA Maker), cặp hỏi–đáp mới thêm vào có hiệu lực ngay trong cơ sở tri thức, nên bước tiếp theo là kiểm thử để xem câu hỏi thật của người dùng có khớp đúng cặp mới hay không. Đây là chỗ hay phát hiện ra cặp mới bị cặp cũ "tranh mất" câu hỏi.

Vì sao các phương án khác sai

C. Huấn luyện cơ sở tri thức — đây là bước của LUIS, không phải của Question answering; dịch vụ này không có bước huấn luyện riêng.
B. Xuất bản cơ sở tri thức — cần thiết để đưa thay đổi ra môi trường thật, nhưng nên làm sau khi đã kiểm thử; xuất bản trước là đẩy thẳng thứ chưa kiểm ra cho người dùng.
D. Dịch các cặp hỏi đáp — chỉ liên quan khi cần hỗ trợ đa ngôn ngữ.

Câu 48 Implement natural language processing solutions (30–35%)

In Question answering, how can you make a bot more engaging in casual conversation?

A By adding chit-chat
B By implementing SSML
C By translating text
D By adding more entities

Xem giải thích

Đáp án

A — Thêm chit-chat

Vì sao đúng

Chit-chat là bộ cặp hỏi–đáp dựng sẵn cho những câu ngoài lề mà người dùng hay hỏi — "bạn tên gì", "bạn có khoẻ không", "kể chuyện cười đi". Thêm nó vào cơ sở tri thức chỉ là vài cú bấm, và có sẵn nhiều tông giọng (thân thiện, chuyên nghiệp, hài hước) để chọn cho khớp với thương hiệu.

Không có nó thì bot trả lời "tôi không hiểu" cho những câu xã giao cơ bản nhất — ấn tượng đầu tiên rất tệ.

Vì sao các phương án khác sai

B. Dùng SSML — điều khiển cách phát âm khi chuyển văn bản thành giọng nói; không liên quan tới nội dung câu trả lời.
C. Dịch văn bản — giải bài toán đa ngôn ngữ, không phải bài toán trò chuyện tự nhiên.
D. Thêm thực thể — khái niệm của mô hình hiểu ngôn ngữ, không phải của Question answering.

Câu 49 Chọn nhiều đáp án Implement computer vision solutions (15–20%)

Your task is to identify personally identifiable information (PII) within a given text. To achieve compliance with privacy regulations, your application will utilize custom functions to anonymize this data. For this purpose, you have chosen to employ the Azure Content Moderator API, which will pinpoint PII data within the text.

Upon reviewing the JSON response for the query "Is this a correct email test@domain.com, IP: 255.255.255.255," complete the statement by selecting three correct responses.

A
location
B
index
C
e-mail
D
ipa
E
id

Xem giải thích

Đáp án

B, C và D — index, e-mail, và ipa.

Ghi nhớ về chất lượng câu hỏi

⚠ Azure Content Moderator ĐÃ NGỪNG cung cấp.

Thời điểm	Dịch vụ
⚠ Khi đề được soạn	⚠ Azure Content Moderator
⚠ Hiện nay	⚠ Azure AI Content Safety (kiểm duyệt) + Azure AI Language PII Detection (phát hiện PII)
⚠ Content Moderator	⚠ ngừng nhận khách mới, sẽ dừng hẳn

⚠ KHÔNG sửa khoá — ⚠ theo quy ước, ⚠ câu nhắc dịch vụ đã ngừng chỉ được ghi chú.

⚠ Trong thực tế hôm nay: ⚠ phát hiện PII trong văn bản dùng ⚠ Azure AI Language — PII Detection.

Vì sao đúng (theo bối cảnh đề)

⚠ Cấu trúc phản hồi PII của Content Moderator: | Trường | Nội dung | |---|---| | ⚠ index | ⚠ VỊ TRÍ ký tự nơi PII bắt đầu | | ⚠ e-mail | ⚠ mảng các địa chỉ email phát hiện được | | ⚠ ipa | ⚠ mảng các địa chỉ IP (IP Address) |

⚠ Văn bản đầu vào
   ⚠ "Is this a correct email test@domain.com,
      IP: 255.255.255.255"
        ↓
⚠ PII section trong JSON trả về
   ⚠ "e-mail": [{ "detected": "test@domain.com",
                  "index": 30 }]
   ⚠ "ipa":    [{ "detected": "255.255.255.255",
                  "index": 51 }]

Vì sao các phương án khác sai

A (location) — ⚠ không phải tên trường trong phản hồi PII: ⚠ vị trí được gọi là index.
E (id) — ⚠ không phải trường của mục PII.

Ghi nhớ

⚠ PII Detection của Azure AI Language — dịch vụ HIỆN HÀNH: | Đặc điểm | Nội dung | |---|---| | ⚠ Phát hiện hơn 100 loại PII | ⚠ email, điện thoại, thẻ tín dụng, căn cước, địa chỉ | | ⚠ Trả về offset và length | ⚠ vị trí trong văn bản | | ⚠ Trả về confidenceScore | | | ⚠ Có sẵn văn bản đã CHE (redactedText) | | | ⚠ Chọn được loại PII muốn tìm | ⚠ piiCategories | | ⚠ Có chế độ riêng cho dữ liệu y tế (PHI) | |

Từ khoá nhận diện:

"phát hiện PII trong văn bản" → ⚠ Azure AI Language PII Detection "kiểm duyệt nội dung độc hại" → ⚠ Azure AI Content Safety "Content Moderator" → ⚠ ĐÃ NGỪNG — ghi chú khi gặp trong đề "che PII trong CSDL" → ⚠ đó là Dynamic Data Masking của SQL, khác hoàn toàn

⚠ Vì sao trả về VỊ TRÍ chứ không chỉ giá trị	Lý do
⚠ Ứng dụng cần THAY THẾ tại đúng chỗ
⚠ Giữ nguyên phần văn bản còn lại
⚠ Có thể che bằng ký hiệu tuỳ ý
⚠ Nếu chỉ có giá trị	⚠ tìm và thay bằng chuỗi có thể sai chỗ khi giá trị lặp lại

⚠ Quy trình ẩn danh hoá văn bản	Bước
⚠ 1. Gọi PII Detection
⚠ 2. Nhận danh sách vị trí và độ dài
⚠ 3. Thay thế theo vị trí, từ CUỐI về ĐẦU	⚠ để vị trí không bị lệch
⚠ 4. Lưu văn bản đã che
⚠ Mẹo bước 3	⚠ thay từ cuối lên tránh phải tính lại offset

⚠ Đừng quên	Đừng quên
⚠ Không dịch vụ nào bắt được 100% PII
⚠ Kiểm tra `confidenceScore` và đặt ngưỡng
⚠ Bổ sung regex cho định dạng riêng của tổ chức
⚠ Với dữ liệu cực nhạy cảm	⚠ cần người rà soát, không phó mặc cho máy

Ba việc kiểm chứng: | Việc | Cách | |---|---| | Có định dạng PII riêng của tổ chức không | ⚠ mã khách hàng, mã hồ sơ | | Ngưỡng tin cậy đặt bao nhiêu | | | Thay thế theo vị trí có làm lệch offset không | |

Và mẹo tránh lỗi kinh điển khi che PII theo vị trí: thay thế từ cuối văn bản ngược về đầu. Làm ngược lại thì mỗi lần thay đổi độ dài chuỗi là mọi offset phía sau đều sai.

Câu 50 Implement knowledge mining & document intelligence solutions

You have given a group of users reader access to enable them to search service operations, such as indexing management and query search data. However, the users have reported that they are unable to perform the intended functions.

What action will you take to address their concern?

A
To allow content operations on the service, utilize API keys to authorize access.
B
Grant the Contributor Role to a group of users by accessing the IAM page from the resource group in the Azure Portal.
C
To allow content operations on the service, utilize a Service Principal to grant access.
D
Use the IAM page on Azure Portal to grant the Owner role to users in a resource group.

Xem giải thích

Đáp án

A — Dùng API key để cấp quyền cho các thao tác trên nội dung

Vì sao đúng

Azure AI Search tách bạch hai loại quyền, và đây chính là chỗ gây nhầm:

Loại quyền	Cấp bằng gì	Cho làm gì
Quản trị dịch vụ	Vai IAM (Reader, Contributor, Owner)	Xem và quản lý bản thân tài nguyên search
Thao tác trên nội dung	API key	Tạo chỉ mục, nạp dữ liệu, chạy truy vấn

Người dùng được cấp vai Reader nên thấy được dịch vụ nhưng không làm gì với chỉ mục hay dữ liệu — đúng triệu chứng đề mô tả. Cách chữa là cấp API key (key quản trị để sửa chỉ mục, key truy vấn để chỉ đọc).

Vì sao các phương án khác sai

B. Cấp vai Contributor và D. Cấp vai Owner — nâng quyền quản trị tài nguyên, vẫn không mở được thao tác trên nội dung, mà lại cấp quyền rộng hơn nhiều so với nhu cầu.
C. Dùng Service Principal — cơ chế danh tính cho ứng dụng, không thay được API key ở đây.

Ngân hàng đề — Microsoft Azure AI Engineer

Đáp án

Vì sao đúng

Vì sao các phương án khác sai

Đáp án

Vì sao đúng

Vì sao các phương án khác sai

Đáp án

Vì sao đúng

Vì sao các phương án khác sai

Đáp án

Vì sao đúng

Vì sao phương án khác sai

Đáp án

Vì sao đúng

Vì sao các phương án khác sai

Ghi nhớ

Đáp án

Vì sao đúng

Vì sao các phương án khác sai

Ghi nhớ

Đáp án

Vì sao đúng

Vì sao các phương án khác sai

Đáp án

Vì sao đúng

Vì sao các phương án khác sai

Đáp án

Ghi nhớ về chất lượng câu hỏi

Vì sao đúng (theo bối cảnh đề)

Vì sao các phương án khác sai

Ghi nhớ

Đáp án

Vì sao đúng

Vì sao các phương án khác sai