Snowflake Certification GES-C01

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

1. An organization operating in the AWS US West 2 (Oregon) region needs to process sensitive customer support tickets using Snowflake Cortex LLM functions. Due to the diverse availability of specific LLMs, they are considering enabling CORTEX_ENABLED_CROSS_REGION. What is a key data safety and security consideration when enabling CORTEX_ENABLED_CROSS_REGION for Snowflake Cortex LLM functions, specifically regarding data storage and persistence?

A) It enables inference for features not supported in the local region by allowing data to be processed in a different Snowflake region, and user inputs, prompts, and outputs are not stored or cached.
B)

C) User inputs and service-generated prompts will be stored in a cache in the remote region to optimize subsequent requests.
D) Data transmitted across regions for inference is encrypted by default, but the encryption keys are managed by the third-party cloud provider in the remote region.
E) It may lead to increased compute costs if the cross-region model is more expensive, but data movement guarantees remain unchanged.

2. A data pipeline processes thousands of scanned legal contracts daily using a Document AI model via the '!PREDICT function. The process involves fetching presigned URLs for documents from an internal stage using 'GET PRESIGNED URL'. Recently, the pipeline has started failing intermittently, returning the error:

The data engineering team confirms network connectivity and privileges are stable. Which of the following is the most likely cause of this issue?

A) The internal stage is not configured with
B) The documents contain handwritten annotations, which Document AI struggles to process effectively.
C) The Document AI model build has not been published to the production environment.
D) The virtual warehouse assigned to the Document AI pipeline is undersized (e.g., X-Small), leading to slow processing that indirectly causes URL expiration.
E) The

3. A Gen AI engineer is tasked with selecting the most suitable Large Language Model (LLM) from Snowflake Cortex AI for a new customer service chatbot. They need to rapidly prototype and compare different LLMs with varying parameters on a sample dataset before committing to a production deployment. Which of the following statements accurately describe how the Cortex Playground (Public Preview) can assist in this scenario?

A) It provides a mechanism to deploy the chosen LLM directly into Snowpark Container Services (SPCS) compute pools from within the playground for immediate production use.
B) It enables side-by-side comparison of model outputs for different LLMs and model settings, facilitating an informed decision on model selection.
C) It allows connection to a Snowflake table with textual data, processing up to 100 rows, to experiment with prompts directly on actual data.
D) It supports exporting the tested prompts and model configurations as Python code, ready for integration into a Snowpark ML pipeline.
E) It allows direct fine-tuning of selected LLMs with custom datasets within the playground interface to improve model performance for specific tasks.

4. A development team is preparing to deploy a new Retrieval-Augmented Generation (RAG) application written in Python. They intend to use Snowflake AI Observability with the TruLens SDK to capture detailed logs and traces for debugging and performance analysis. Which of the following configurations are essential prerequisites for enabling this logging capability effectively?

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

5. A data science team is planning to implement a new RAG (Retrieval Augmented Generation) application using Snowflake Cortex, specifically leveraging Cortex Search. They are evaluating the key features, best practices, and cost considerations associated with Cortex Search. Which of the following statements accurately describe aspects of Cortex Search?

A) For best search results, Snowflake recommends splitting text in the search column into chunks of no more than 512 tokens, even when longer-context embedding models are available.
B) Cortex Search Services require a virtual warehouse for initial setup and subsequent refreshes to run queries against base objects and build the search index.
C) The credit cost for Cortex Search Services is primarily based on the number of queries executed against the service, not the amount of indexed data.
D) Cortex Search automatically handles embedding, infrastructure maintenance, and ongoing index refreshes, and can be used as a backend for enterprise search or a RAG engine for LLM chatbots.
E) Cortex Search supports only English-only embedding models; multilingual RAG applications require external embedding solutions.

Fragen und Antworten: