設問
Universal Containers（UC）は最近、Einstein Generative AI機能をリリースし、ケースレコードを要約するためのカスタムプロンプトを作成しました。
ユーザーから、生成されたケースサマリーが適切な情報を返さないという報告があります。
プロンプトのパフォーマンスが低い理由は何でしょうか？
選択肢
A. プロンプト テンプレートのバージョンは、選択した LLM と互換性がありません。
B. Einstein Trust Layer が正しく構成されていません。
C. 接地に使用されているデータが不正確または不完全です。
解答
C. 接地に使用されているデータが不正確または不完全です。
解説
A. プロンプト テンプレートのバージョンは、選択した LLM と互換性がありません。
不正解です。
プロンプトテンプレートとLLMの互換性がなければ、AI機能が正常に動作しないか、エラーが発生するでしょう。しかし、設問は「適切な情報を返さない」という情報の質の低さを問題としており、技術的な互換性エラーに起因するものではないため、この選択肢は直接の原因とは考えにくいです。
B. Einstein Trust Layer が正しく構成されていません。
不正解です。
Einstein Trust Layerはデータのセキュリティ、プライバシー、ガバナンスを管理し、データマスキングなどに影響します。これが原因であれば、データがAIに渡されなかったり、情報が欠落したりする可能性はありますが、「適切な情報を返さない」という、あくまで情報の質の問題の直接的な原因とはなりにくいです。
C. 接地に使用されているデータが不正確または不完全です。
正解です。
Einstein Generative AIがカスタムプロンプトで要約を生成する際、関連するケースレコードなどの組織データに「接地」して情報を引き出します。もし、この接地に使用される元のデータ（ケースレコードの内容など）自体が不正確だったり、必要な情報が不足していたりすると、AIは誤った情報や不完全な情報を基に要約を作成するため、「適切な情報が返されない」結果となります。
第99問
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