A. gen AI モデルのトレーニングと実行に必要な計算リソースを提供します。

B. gen AI モデルのトレーニングと実行に使用される大規模なデータセットを保存および管理します。

C. gen AI モデルと対話するためのユーザーフレンドリーなインターフェースを提供します。

D. 状況を分析し、複数のツールを使用して、継続的な人間による入力を必要とせずに情報に基づいた意思決定を行います。

A. BigQuery

B. データ処理

C. 頂点AI

D. Google AI Studio

A. Google Voice

B. Dialogflow CX

C. Google Cloud Contact Center as a Service (CCaaS)

D. 頂点AIエージェントビルダー

A. 保存された情報を使用して QBR アシスタントを構築し、Gem を使用して大まかな役割と製品のコンテキストを保存します。

B. 保存された情報のみを使用して、永続プロファイルと QBR ワークフローの両方を処理します。

C. 進行中のコンテキストと QBR アシスタントの両方に Gems のみを使用する

D. 永続的な役割とデフォルトには保存された情報を使用し、QBR に焦点を当てたアシスタント用に Gem を作成します。

A. ライブカスタマーサービスエージェントとのやり取り中に、リアルタイムのサポートと推奨応答を提供する機能。

B. オムニチャネル サポート、ルーティング、CRM システムとの統合を備えたエンタープライズ グレードのコンタクト センター ソリューションを提供するインフラストラクチャ。

C. 会話データを分析して、顧客の感情、一般的な議論のトピック、エージェントのパフォーマンスと顧客エクスペリエンスに関する洞察を特定する機能。

D. 自動化された顧客サポートのために、決定論的および生成的なチャットボット エージェントを構築および展開する機能。

A. ワークフロー内の特定の課題に対処する、影響が大きく実現可能なソリューションを特定することで、AI の導入を促進します。

B. ユーザーからのフィードバックと実際のパフォーマンス データに基づいて、継続的なテスト、測定、改良を実行します。

C. 最高財務責任者 (CFO) に潜在的な投資収益率を示すことで、AI イニシアチブのための資金とリソースを確保します。

D. 強力なデータ戦略を作成し、チームが AI モデルのトレーニングと微調整に適した高品質で関連性の高いデータにアクセスできるようにします。

A. 少数のプロンプトなどのプロンプトエンジニアリング手法を使用して、チャットボットに成功した対話の例を提供します。

B. より一貫性があり予測可能な応答を生成するために、モデルの温度設定を下げます。

C. 厳密なキーワードマッチングを使用して、チャットボットが特定のコマンドにのみ応答するようにします。

D. チャットボットのトレーニング データを制限して、無関係な情報を学習しないようにします。

A. トレーニングと微調整にNVIDIA GPUが利用可能であること

B. 推論を Cloud Run または Google Kubernetes Engine のどちらにデプロイするか

C. アプリ内メッセージの開封率の目標上昇率

D. Vertex AI Model Gardenからの基礎モデルの選択とカスタムモデルトレーニングの比較

A. 自然言語API

B. 頂点AI検索

C. Dialogflow API

D. ジェミニAPI