Name: Snowflake GES-C01 Prüfungen
Brand: Snowflake
SKU: GES-C01
Price: 59.98 EUR
Availability: InStock
Rating: 4.8 (170 reviews)

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Snowflake GES-C01 Prüfungsthemen:

Abschnitt	Ziele
Anwendungsfälle & Lösungsdesign	- Muster für unternehmensweite KI-Anwendungen in Snowflake - End-to-End-Architektur für generative KI-Lösungen
Datenverwaltung & Sicherheit	- Verantwortungsvoller Einsatz von KI in Unternehmensumgebungen - Datenschutz und Zugriffskontrollen
Einbettungen, Vektorsuche & RAG	- Vektorsuche im Snowflake-Ökosystem - Grundlagen von Einbettungen - Abläufe der Retrieval-Augmentierten Generierung (RAG)
Grundlagen der generativen KI	- Grundlegende Konzepte der generativen KI und von LLMs - Leistungsmerkmale und Grenzen von Modellen
Prompt-Engineering	- Verfahren zur Gestaltung von Prompts - Optimierung von Prompts zur Verbesserung der LLM-Ausgaben
Snowflake AI & Cortex	- KI-Funktionen und -Dienste in Snowflake - Funktionsumfang von Snowflake Cortex
Modellbewertung & verantwortungsvolle KI	- Bewertungskennzahlen für LLM-Ausgaben - Aspekte wie Verzerrung, Fairness und Nachvollziehbarkeit

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

1. A data engineer is designing an automated data pipeline in Snowflake to process incoming customer feedback documents. The pipeline needs to perform the following steps: 1. Extract the overall sentiment from the feedback text. 2. Generate a concise summary of each feedback document. 3. Extract key entities (e.g., product, issue, customer name) into a structured JSON format using a powerful LLM, ensuring adherence to a predefined schema and graceful error handling. Which of the following Snowflake Cortex features and best practices should the data engineer leverage to build this robust AI-infused pipeline?

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

2. A data analytics team aims to enhance their understanding of customer feedback stored in a Snowflake table called CUSTOMER_FEEDBACK. This table has a REVIEW_TEXT column containing raw customer comments and a CUSTOMER_SEGMENT column. The team wants to classify each review into predefined categories and then generate a concise summary of all reviews for each customer segment. Which of the following Snowflake Cortex AI functions and approaches should they use?

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

3. An ML Engineer has developed a custom PyTorch model for GPU-powered inference and successfully built an OCI-compliant image locally. They now need to push this image to a Snowflake image repository and configure a Snowpark Container Service to use it. The Snowflake account identifier is my org_name_my_account_id_prod. Which set of commands correctly demonstrates tagging the local image and pushing it to the repository?

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

A)

B)

C) Data for all these operations remains within Snowflake's governance boundary.
D)

E)

5. 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?