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Databricks Databricks-Generative-AI-Engineer-Associate 認定試験の出題範囲：

トピック	出題範囲
トピック 1	Evaluation and Monitoring: This topic is all about selecting an LLM choice and key metrics. Moreover, Generative AI Engineers learn about evaluating model performance. Lastly, the topic includes sub-topics about inference logging and usage of Databricks features.
トピック 2	Governance: Generative AI Engineers who take the exam get knowledge about masking techniques, guardrail techniques, and legal licensing requirements in this topic.
トピック 3	Application Development: In this topic, Generative AI Engineers learn about tools needed to extract data, Langchain similar tools, and assessing responses to identify common issues. Moreover, the topic includes questions about adjusting an LLM's response, LLM guardrails, and the best LLM based on the attributes of the application.
トピック 4	Data Preparation: Generative AI Engineers covers a chunking strategy for a given document structure and model constraints. The topic also focuses on filter extraneous content in source documents. Lastly, Generative AI Engineers also learn about extracting document content from provided source data and format.

参照：https://www.databricks.com/learn/certification/genai-engineer-associate

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