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Quiz di autovalutazione 1 di 0

AI e Ricerca Semantica

La connessione con l’intelligenza artificiale è una delle caratteristiche più interessanti delle nuove versioni di FileMaker.

Con questo quiz potrai verificare la tua conoscenza dei concetti di base e della loro applicazione in FileMaker.

Data di scadenza: 0

Riepilogo Quiz di autovalutazione

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Complimenti! Hai una buona conoscenza della intelligenza artificiale in FileMaker

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Attuale
Recensione
Risposto
Corretto
Non corretti

Domanda 1 of 14

1. Domanda
1 punto(i)

Che utilizzi ha la ricerca semantica? (scegli 2)

Permette di cercare per concetti invece che utilizzare parole o frasi esatte

Permette di cercare nel testo usando strumenti avanzati come le espressioni regolari

Può essere usata in combinazione con una ricerca tradizionale

Può essere applicata solo su tutti i record della tabella

Corretto

Non corretti
Domanda 2 of 14

2. Domanda
2 punto(i)

Quali fra questi sono gli elementi fondanti della ricerca semantica?

Modelli, Embedding e Cosine Similarity

Provider AI, API e SinusSimilarity

Vettori, Modelli, AI provider

Dati, Modelli, API

Corretto

Non corretti
Domanda 3 of 14

3. Domanda
1 punto(i)

Quale è l’effetto del parametro ” “Salva risultato” nell’istruzione Esegui Ricerca Semantica?

Salva l'elenco dei record trovati con i campi del formato in cui si esegue la ricerca

Salva un array Json con l'id record e la Cosine Similarity dei record trovati in una variabile o in un campo

Salva i criteri della ricerca e il modello selezionato in una variabile o in un campo

Salva il foundset in modo che sia possibile richiamarlo in una ricerca successiva

Corretto

Non corretti
Domanda 4 of 14

4. Domanda
2 punto(i)

Qual’è il modo più efficiente per gestire gli embedding?

Calcolandoli dinamicamente in fase di ricerca

In una variabile globale

Come testo all'interno di un campo indicizzato

Come file binario in un campo contenitore con memorizzazione esterna

Corretto

Non corretti
Domanda 5 of 14

5. Domanda
2 punto(i)

Cosa è la Cosine Similarity in una ricerca Semantica in FileMaker?

È un valore indicativo per stimare quanti token sono necessari per la creazione dei vettori di un dato campo

È un algoritmo utilizzato dai modelli di AI per definire la precisione dei vettori generati

È la somiglianza fra due serie di vettori e può variare fra -1 e 1

Indica la quantità di approssimazione nella creazione dei vettori in FileMaker

Corretto

Non corretti
Domanda 6 of 14

6. Domanda
1 punto(i)

Quali di questi formati supportano la ricerca semantica in FileMaker?

Solo testo, purché in un campo

Qualunque tipo di testo e qualunque tipo di immagine purché in un campo contenitore

Qualunque tipo di testo in un campo, immagini JPG, PNG, TIF, GIF, PSD, e BMP, solo se in campo contenitore minori di 100 Mb

Solo immagini, purché in un campo contenitore

Corretto

Non corretti
Domanda 7 of 14

7. Domanda
1 punto(i)

Cosa succede se l’istruzione “Imposta registrazione chiamate AI” è attivata senza specificare un nome?

Restituisce un errore senza scrivere nulla

Scrive le informazioni sulle interazioni con il provider AI nel file LLMDebug.log

Non esiste una istruzione con questo nome

Crea un nuovo file di log consultabile nell'admin console

Corretto

Non corretti
Domanda 8 of 14

8. Domanda
2 punto(i)

Quali sono le istruzioni di script necessarie per eseguire una ricerca semantica e in che ordine vanno eseguite?

Le specifiche dell'account AI vengono ricavate dagli Embedding già inseriti, quindi è sufficiente eseguire la ricerca

Va per prima cosa configurato il modello di Machine Learning, usando l'istruzione "Configura modello di Machine Learning" e poi eseguita la ricerca semantica

Prima di eseguire la ricerca semantica è necessario impostati gli embedding nello stesso script

Per prima cosa va configurato l'account AI, poi si esegue la ricerca semantica

Corretto

Non corretti
Domanda 9 of 14

9. Domanda
2 punto(i)

Qual’è il meccanismo che anima la ricerca semantica?

Confronta due serie di vettori generati da uno stesso modello di Intelligenza artificiale partendo da dati identici

Confronta due testi utilizzando un approccio sintattico

Confronta due serie di vettori generati da uno stesso modello di Intelligenza artificiale

Utilizza il motore di intelligenza artificiale per comporre il testo in concetti in cui è possibile cercare facilmente

Corretto

Non corretti
Domanda 10 of 14

10. Domanda
1 punto(i)

A cosa serve la funzione GetTokenCount ( )?

Restituisce il numero dei token disponibili per l'account AI Selezionato

Restituisce il numero dei token utilizzati nell'ultima chiamata al provider AI

Restituisce il numero reale dei token necessari a realizzare l'embedding dei dati specificati nel parametro

Restituisce il numero teorico di token necessari al motore di Intelligenza artificiale per realizzare l'embedding dei dati specificati nel parametro

Corretto

Non corretti
Domanda 11 of 14

11. Domanda
1 punto(i)

Qual’ è la relazione fra le funzioni GetModelAttributes ( modello) e GetEmbedding ( account ; modello ; input )?

Nessuna. GetModelAttributes è relativo all'utilizzo dei modelli ML su iOS e Mac OS e GetEmbedding ( account ; modello ; input ) è relativo alla ricerca semantica

GetModelAttributes ( modello) permette di ricavare gli attributi del modello utilizzato dalla funzione GetEmbedding ( account ; modello ; input )

GetModelAttributes ( modello) va invocato prima di utilizzare GetEmbedding ( account ; modello ; input ) per ottimizzare l'input in base agli attributi del modello.

non esiste una funzione GetModelAttributes ( modello)

Corretto

Non corretti
Domanda 12 of 14

12. Domanda
2 punto(i)

Quali motori di AI supportano le istruzioni di ricerca semantica?

OpenAI e Modelli OpenSource con interfaccia API

OpenAI, Cohere, e Modelli OpenSource con interfaccia API

OpenAI, Google Gemini

Solo modelli OpenSource con interfaccia API

Corretto

Non corretti
Domanda 13 of 14

13. Domanda
1 punto(i)

La funzione CosineSimilarity ( v1 ; v2 )…

Funziona solo se i due embedding sono conservati come file binari in un campo contenitore

Funziona solo se i due embedding sono conservati in un campo di testo indicizzato

Consente il confronto fra embedding di dimensioni diverse solo se i due embedding sono conservati come file binari un un campo contenitore

Funziona solo dinamicamente durante lo script che esegue la ricerca semantica

Corretto

Non corretti
Domanda 14 of 14

14. Domanda
1 punto(i)

Effettuando una ricerca semantica…

Analogamente alla ricerca tradizionale i record vengono mostrati in ordine di creazione

L'ordinamento dei record è specificatile direttamente nell'istruzione di script

Non esiste un criterio di ordinamento interno, se necessario record vanno ordinati successivamente, manualmente o con l'istruzione Ordina i record

I risultati vengono automaticamente mostrati in ordine di CosineSimilarity, dal più alto al più basso

Corretto

Non corretti

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