window.ExamData = window.ExamData || {};
window.ExamData['ai-102'] = {
  meta: {
    id: 'ai-102',
    title: {
      en: 'Designing and Implementing a Microsoft Azure AI Solution',
      de: 'Entwerfen und Implementieren einer Microsoft Azure KI-Lösung'
    },
    description: {
      en: 'This exam measures your ability to plan and manage Azure AI solutions, implement content moderation, computer vision, NLP, knowledge mining, and generative AI solutions.',
      de: 'Diese Prüfung misst Ihre Fähigkeit, Azure KI-Lösungen zu planen und zu verwalten sowie Inhaltsmoderation, Computer Vision, NLP, Knowledge Mining und generative KI-Lösungen zu implementieren.'
    },
    icon: '🧠',
    level: 'associate',
    passingScore: 700,
    totalTime: 120,
    questionCount: '40-60',
    msLearnUrl: 'https://learn.microsoft.com/en-us/certifications/exams/ai-102/',
    domains: [
      {
        name: {
          en: 'Plan and Manage an Azure AI Solution',
          de: 'Azure KI-Lösung planen und verwalten'
        },
        weight: '15-20%'
      },
      {
        name: {
          en: 'Implement Content Moderation Solutions',
          de: 'Inhaltsmoderierungslösungen implementieren'
        },
        weight: '10-15%'
      },
      {
        name: {
          en: 'Implement Computer Vision Solutions',
          de: 'Computer Vision-Lösungen implementieren'
        },
        weight: '15-20%'
      },
      {
        name: {
          en: 'Implement NLP Solutions',
          de: 'NLP-Lösungen implementieren'
        },
        weight: '30-35%'
      },
      {
        name: {
          en: 'Implement Knowledge Mining and Document Intelligence',
          de: 'Knowledge Mining und Dokumentenintelligenz implementieren'
        },
        weight: '5-10%'
      },
      {
        name: {
          en: 'Implement Generative AI Solutions',
          de: 'Generative KI-Lösungen implementieren'
        },
        weight: '10-15%'
      }
    ]
  },
  questions: [
    {
      id: 'ai102-001', type: 'single',
      domain: { en: 'Plan and Manage an Azure AI Solution', de: 'Azure KI-Lösung planen und verwalten' }, difficulty: 'easy',
      scenario: null,
      question: { en: 'You want one endpoint and one key that can be used for Vision, Language, and Speech features in the same application. Which Azure resource should you create?', de: 'Sie möchten einen Endpunkt und einen Schlüssel verwenden, die in derselben Anwendung für Vision-, Language- und Speech-Funktionen genutzt werden können. Welche Azure-Ressource sollten Sie erstellen?' },
      options: [
        { id: 'A', text: { en: 'A multi-service Azure AI services resource', de: 'Eine Azure AI Services-Ressource mit mehreren Diensten' } },
        { id: 'B', text: { en: 'An Azure AI Search service', de: 'Einen Azure AI Search-Dienst' } },
        { id: 'C', text: { en: 'An Azure OpenAI resource', de: 'Eine Azure OpenAI-Ressource' } },
        { id: 'D', text: { en: 'An Azure Storage account', de: 'Ein Azure Storage-Konto' } }
      ],
      correct: ['A'],
      explanation: { en: 'A multi-service Azure AI services resource provides a shared endpoint and key for multiple Azure AI capabilities. Azure AI Search, Azure OpenAI, and Storage each solve different problems and do not replace a multi-service AI resource.', de: 'Eine Azure AI Services-Ressource mit mehreren Diensten stellt einen gemeinsamen Endpunkt und Schlüssel für mehrere Azure AI-Funktionen bereit. Azure AI Search, Azure OpenAI und Storage lösen jeweils andere Aufgaben und ersetzen keine Multi-Service-AI-Ressource.' },
      hint: { en: 'Look for the option that consolidates several Azure AI services behind one resource.', de: 'Suchen Sie nach der Option, die mehrere Azure AI-Dienste hinter einer Ressource zusammenfasst.' },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/azure/ai-services/multi-service-resource'
    },
    {
      id: 'ai102-002', type: 'multiple',
      domain: { en: 'Plan and Manage an Azure AI Solution', de: 'Azure KI-Lösung planen und verwalten' }, difficulty: 'medium',
      scenario: null,
      question: { en: 'Which TWO actions help reduce secret exposure and improve production security for Azure AI services?', de: 'Welche ZWEI Maßnahmen helfen, die Offenlegung von Geheimnissen zu reduzieren und die Produktionssicherheit für Azure AI Services zu verbessern?' },
      options: [
        { id: 'A', text: { en: 'Use managed identities when the target service supports them', de: 'Verwenden Sie verwaltete Identitäten, wenn der Zieldienst sie unterstützt' } },
        { id: 'B', text: { en: 'Store required keys in Azure Key Vault', de: 'Speichern Sie erforderliche Schlüssel in Azure Key Vault' } },
        { id: 'C', text: { en: 'Share one production key with all teams by email', de: 'Teilen Sie einen Produktionsschlüssel per E-Mail mit allen Teams' } },
        { id: 'D', text: { en: 'Enable anonymous public access for quick testing', de: 'Aktivieren Sie anonymen öffentlichen Zugriff für schnelles Testen' } }
      ],
      correct: ['A', 'B'],
      explanation: { en: 'Managed identities remove the need to hard-code credentials, and Azure Key Vault centralizes secret storage and rotation. Emailing shared keys and enabling anonymous access both increase risk and weaken access control.', de: 'Verwaltete Identitäten vermeiden fest codierte Anmeldeinformationen, und Azure Key Vault zentralisiert die Speicherung und Rotation von Geheimnissen. Das Versenden gemeinsamer Schlüssel per E-Mail und anonymer Zugriff erhöhen beide das Risiko und schwächen die Zugriffskontrolle.' },
      hint: { en: 'Choose the options that minimize embedded secrets and centralize credential management.', de: 'Wählen Sie die Optionen, die eingebettete Geheimnisse minimieren und die Verwaltung von Anmeldeinformationen zentralisieren.' },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/azure/ai-services/authentication'
    },
    {
      id: 'ai102-003', type: 'single',
      domain: { en: 'Plan and Manage an Azure AI Solution', de: 'Azure KI-Lösung planen und verwalten' }, difficulty: 'medium',
      scenario: null,
      question: { en: 'Which Azure service should you use to review request count, latency, and failures for an Azure AI resource over time?', de: 'Welchen Azure-Dienst sollten Sie verwenden, um Anforderungsanzahl, Latenz und Fehler einer Azure AI-Ressource im Zeitverlauf zu überprüfen?' },
      options: [
        { id: 'A', text: { en: 'Azure Monitor', de: 'Azure Monitor' } },
        { id: 'B', text: { en: 'Azure Policy', de: 'Azure Policy' } },
        { id: 'C', text: { en: 'Azure Blueprints', de: 'Azure Blueprints' } },
        { id: 'D', text: { en: 'Azure Deployment Stacks', de: 'Azure Deployment Stacks' } }
      ],
      correct: ['A'],
      explanation: { en: 'Azure Monitor is the platform service for collecting and analyzing metrics, logs, and alerts across Azure resources, including Azure AI services. Azure Policy and the other options govern deployment or compliance, not operational telemetry analysis.', de: 'Azure Monitor ist der Plattformdienst zum Erfassen und Analysieren von Metriken, Protokollen und Warnungen über Azure-Ressourcen hinweg, einschließlich Azure AI Services. Azure Policy und die anderen Optionen steuern Bereitstellung oder Compliance, jedoch keine operative Telemetrieanalyse.' },
      hint: { en: 'Think about the Azure service used for metrics, logs, dashboards, and alerts.', de: 'Denken Sie an den Azure-Dienst für Metriken, Protokolle, Dashboards und Warnungen.' },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/azure/azure-monitor/overview'
    },
    {
      id: 'ai102-004', type: 'scenario',
      domain: { en: 'Plan and Manage an Azure AI Solution', de: 'Azure KI-Lösung planen und verwalten' }, difficulty: 'hard',
      scenario: { en: 'Trey Research is deploying Azure OpenAI and Azure AI Search for an internal assistant. The security team requires traffic to stay on private IP addresses inside the virtual network, and public network access must be disabled.', de: 'Trey Research stellt Azure OpenAI und Azure AI Search für einen internen Assistenten bereit. Das Sicherheitsteam verlangt, dass der Datenverkehr auf private IP-Adressen innerhalb des virtuellen Netzwerks beschränkt bleibt und öffentlicher Netzwerkzugriff deaktiviert wird.' },
      question: { en: 'What should you configure to meet this requirement?', de: 'Was sollten Sie konfigurieren, um diese Anforderung zu erfüllen?' },
      options: [
        { id: 'A', text: { en: 'Private endpoints for both resources and disable public network access', de: 'Private Endpunkte für beide Ressourcen und Deaktivierung des öffentlichen Netzwerkzugriffs' } },
        { id: 'B', text: { en: 'Only a new resource group and tags', de: 'Nur eine neue Ressourcengruppe und Tags' } },
        { id: 'C', text: { en: 'A shared access signature on Blob Storage', de: 'Eine Shared Access Signature auf Blob Storage' } },
        { id: 'D', text: { en: 'Availability zones for both services', de: 'Availability Zones für beide Dienste' } }
      ],
      correct: ['A'],
      explanation: { en: 'Private endpoints map the service to private IP addresses in your virtual network and are the standard pattern for private connectivity. Disabling public network access closes the public endpoint so traffic stays on approved private paths.', de: 'Private Endpunkte ordnen den Dienst privaten IP-Adressen in Ihrem virtuellen Netzwerk zu und sind das Standardmuster für private Konnektivität. Durch das Deaktivieren des öffentlichen Netzwerkzugriffs wird der öffentliche Endpunkt geschlossen, sodass der Datenverkehr auf genehmigten privaten Pfaden bleibt.' },
      hint: { en: 'The requirement is about network isolation, not just identity or availability.', de: 'Die Anforderung betrifft die Netzwerkisolierung und nicht nur Identität oder Verfügbarkeit.' },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/azure/private-link/private-endpoint-overview'
    },
    {
      id: 'ai102-005', type: 'single',
      domain: { en: 'Implement Content Moderation Solutions', de: 'Inhaltsmoderierungslösungen implementieren' }, difficulty: 'easy',
      scenario: null,
      question: { en: 'Which Azure service is designed to detect harmful text and images before user-generated content is published?', de: 'Welcher Azure-Dienst ist dafür vorgesehen, schädliche Texte und Bilder zu erkennen, bevor benutzergenerierte Inhalte veröffentlicht werden?' },
      options: [
        { id: 'A', text: { en: 'Azure AI Content Safety', de: 'Azure AI Content Safety' } },
        { id: 'B', text: { en: 'Azure AI Search', de: 'Azure AI Search' } },
        { id: 'C', text: { en: 'Custom Vision', de: 'Custom Vision' } },
        { id: 'D', text: { en: 'Document Intelligence', de: 'Document Intelligence' } }
      ],
      correct: ['A'],
      explanation: { en: 'Azure AI Content Safety is the service built for moderation scenarios across harmful categories such as hate, sexual content, self-harm, and violence. The other services focus on search, custom image models, or document extraction rather than policy enforcement.', de: 'Azure AI Content Safety ist der Dienst für Moderationsszenarien über schädliche Kategorien wie Hass, sexuelle Inhalte, Selbstverletzung und Gewalt hinweg. Die anderen Dienste konzentrieren sich auf Suche, benutzerdefinierte Bildmodelle oder Dokumentextraktion statt auf Richtliniendurchsetzung.' },
      hint: { en: 'Pick the service whose primary purpose is safety and moderation.', de: 'Wählen Sie den Dienst, dessen Hauptzweck Sicherheit und Moderation ist.' },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/azure/ai-services/content-safety/overview'
    },
    {
      id: 'ai102-006', type: 'multiple',
      domain: { en: 'Implement Content Moderation Solutions', de: 'Inhaltsmoderierungslösungen implementieren' }, difficulty: 'medium',
      scenario: null,
      question: { en: 'Which TWO content types can Azure AI Content Safety analyze directly?', de: 'Welche ZWEI Inhaltstypen kann Azure AI Content Safety direkt analysieren?' },
      options: [
        { id: 'A', text: { en: 'Text', de: 'Text' } },
        { id: 'B', text: { en: 'Images', de: 'Bilder' } },
        { id: 'C', text: { en: 'Bicep templates', de: 'Bicep-Vorlagen' } },
        { id: 'D', text: { en: 'Vector embeddings', de: 'Vektor-Embeddings' } }
      ],
      correct: ['A', 'B'],
      explanation: { en: 'Azure AI Content Safety supports moderation of text and images. Infrastructure definitions and embeddings are not moderation media types handled directly by the service.', de: 'Azure AI Content Safety unterstützt die Moderation von Texten und Bildern. Infrastrukturdefinitionen und Embeddings sind keine Medientypen, die direkt von diesem Dienst moderiert werden.' },
      hint: { en: 'Choose the media types that users commonly submit to social or community apps.', de: 'Wählen Sie die Medientypen, die Benutzer typischerweise in sozialen oder Community-Apps hochladen.' },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/azure/ai-services/content-safety/overview'
    },
    {
      id: 'ai102-007', type: 'scenario',
      domain: { en: 'Implement Content Moderation Solutions', de: 'Inhaltsmoderierungslösungen implementieren' }, difficulty: 'hard',
      scenario: { en: 'You work for Proseware, Inc. The requirement is about guaranteed blocking of your own prohibited terms.', de: 'Sie arbeiten für Proseware, Inc. Die Anforderung betrifft die garantierte Sperrung Ihrer eigenen verbotenen Begriffe.' },
      question: { en: 'What should you add to the moderation design?', de: 'Was sollten Sie dem Moderationsdesign hinzufügen?' },
      options: [
        { id: 'A', text: { en: 'A custom blocklist in Azure AI Content Safety', de: 'Eine benutzerdefinierte Blockliste in Azure AI Content Safety' } },
        { id: 'B', text: { en: 'A Custom Vision object detection project', de: 'Ein Custom Vision-Projekt zur Objekterkennung' } },
        { id: 'C', text: { en: 'A speech translation endpoint', de: 'Einen Speech-Translation-Endpunkt' } },
        { id: 'D', text: { en: 'A search synonym map', de: 'Eine Synonymzuordnung in Azure AI Search' } }
      ],
      correct: ['A'],
      explanation: { en: 'Custom blocklists let you enforce organization-specific banned terms that might not be captured by general harm classifiers alone. This is the right addition when exact words or phrases must always trigger a block.', de: 'Benutzerdefinierte Blocklisten ermöglichen die Durchsetzung organisationsspezifischer verbotener Begriffe, die von allgemeinen Schadklassifizierungen allein möglicherweise nicht erfasst werden. Das ist die richtige Ergänzung, wenn bestimmte Wörter oder Ausdrücke immer eine Sperrung auslösen müssen.' },
      hint: { en: 'The requirement is about guaranteed blocking of your own prohibited terms.', de: 'Die Anforderung betrifft die garantierte Sperrung Ihrer eigenen verbotenen Begriffe.' },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/azure/ai-services/content-safety/how-to/use-blocklist'
    },
    {
      id: 'ai102-008', type: 'single',
      domain: { en: 'Implement Computer Vision Solutions', de: 'Computer Vision-Lösungen implementieren' }, difficulty: 'easy',
      scenario: null,
      question: { en: 'Which Azure AI service can generate captions, tags, and detect common objects in an image without custom training?', de: 'Welcher Azure AI-Dienst kann Bildunterschriften, Tags und gängige Objekte in einem Bild ohne benutzerdefiniertes Training erzeugen?' },
      options: [
        { id: 'A', text: { en: 'Image Analysis', de: 'Image Analysis' } },
        { id: 'B', text: { en: 'Face Verify', de: 'Face Verify' } },
        { id: 'C', text: { en: 'Custom Vision image classification', de: 'Custom Vision-Bildklassifizierung' } },
        { id: 'D', text: { en: 'Azure AI Search indexer', de: 'Azure AI Search-Indexer' } }
      ],
      correct: ['A'],
      explanation: { en: 'Image Analysis provides prebuilt capabilities such as captions, tags, object detection, and visual feature extraction. Custom Vision is used when you need a model trained on your own labeled classes.', de: 'Image Analysis bietet vorgefertigte Funktionen wie Bildunterschriften, Tags, Objekterkennung und Extraktion visueller Merkmale. Custom Vision wird verwendet, wenn Sie ein Modell mit eigenen beschrifteten Klassen trainieren müssen.' },
      hint: { en: 'Choose the prebuilt vision API, not the custom-training service.', de: 'Wählen Sie die vorgefertigte Vision-API und nicht den Dienst für benutzerdefiniertes Training.' },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/azure/ai-services/computer-vision/overview-image-analysis'
    },
    {
      id: 'ai102-009', type: 'single',
      domain: { en: 'Implement Computer Vision Solutions', de: 'Computer Vision-Lösungen implementieren' }, difficulty: 'medium',
      scenario: null,
      question: { en: 'You need to determine whether two facial images belong to the same person. Which Face API operation should you use?', de: 'Sie müssen feststellen, ob zwei Gesichtsbilder zur selben Person gehören. Welche Face API-Operation sollten Sie verwenden?' },
      options: [
        { id: 'A', text: { en: 'Verify', de: 'Verify' } },
        { id: 'B', text: { en: 'Describe', de: 'Describe' } },
        { id: 'C', text: { en: 'Translate', de: 'Translate' } },
        { id: 'D', text: { en: 'Summarize', de: 'Summarize' } }
      ],
      correct: ['A'],
      explanation: { en: 'The Verify operation compares faces to determine whether they are from the same person or whether a face matches a known person. The other options are unrelated language or image features.', de: 'Die Operation Verify vergleicht Gesichter, um festzustellen, ob sie zur selben Person gehören oder ob ein Gesicht mit einer bekannten Person übereinstimmt. Die anderen Optionen betreffen nicht passende Sprach- oder Bildfunktionen.' },
      hint: { en: 'Focus on the API verb that directly expresses identity confirmation.', de: 'Konzentrieren Sie sich auf das API-Verb, das die Identitätsbestätigung direkt beschreibt.' },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/azure/ai-services/computer-vision/overview'
    },
    {
      id: 'ai102-010', type: 'scenario',
      domain: { en: 'Implement Computer Vision Solutions', de: 'Computer Vision-Lösungen implementieren' }, difficulty: 'hard',
      scenario: { en: 'Trey Research has 10,000 labeled product images and needs to classify photos into company-specific product categories that are not covered by prebuilt vision labels.', de: 'Trey Research verfügt über 10.000 beschriftete Produktbilder und muss Fotos in unternehmensspezifische Produktkategorien einteilen, die von vorgefertigten Vision-Labels nicht abgedeckt werden.' },
      question: { en: 'Which service should you choose?', de: 'Welchen Dienst sollten Sie auswählen?' },
      options: [
        { id: 'A', text: { en: 'Custom Vision image classification', de: 'Custom Vision-Bildklassifizierung' } },
        { id: 'B', text: { en: 'Image Analysis only', de: 'Nur Image Analysis' } },
        { id: 'C', text: { en: 'Azure AI Content Safety', de: 'Azure AI Content Safety' } },
        { id: 'D', text: { en: 'Azure AI Translator', de: 'Azure AI Translator' } }
      ],
      correct: ['A'],
      explanation: { en: 'Custom Vision is intended for business-specific image classes and lets you train a classifier with labeled examples. Prebuilt Image Analysis is useful for general-purpose labels but not for custom product taxonomies.', de: 'Custom Vision ist für unternehmensspezifische Bildklassen vorgesehen und ermöglicht das Trainieren eines Klassifikators mit beschrifteten Beispielen. Die vorgefertigte Image Analysis eignet sich für allgemeine Labels, aber nicht für benutzerdefinierte Produkttaxonomien.' },
      hint: { en: 'The key clue is that the categories are specific to the business and require labeled training data.', de: 'Der entscheidende Hinweis ist, dass die Kategorien unternehmensspezifisch sind und beschriftete Trainingsdaten erfordern.' },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/azure/ai-services/custom-vision-service/overview'
    },
    {
      id: 'ai102-011', type: 'multiple',
      domain: { en: 'Implement Computer Vision Solutions', de: 'Computer Vision-Lösungen implementieren' }, difficulty: 'medium',
      scenario: null,
      question: { en: 'Which TWO insights can Azure Video Indexer generate automatically from uploaded videos?', de: 'Welche ZWEI Erkenntnisse kann Azure Video Indexer automatisch aus hochgeladenen Videos erzeugen?' },
      options: [
        { id: 'A', text: { en: 'Speech transcripts', de: 'Sprachtranskripte' } },
        { id: 'B', text: { en: 'OCR from on-screen text', de: 'OCR aus eingeblendetem Text' } },
        { id: 'C', text: { en: 'ARM template deployments', de: 'ARM-Template-Bereitstellungen' } },
        { id: 'D', text: { en: 'VM guest patch schedules', de: 'Patch-Zeitpläne für VM-Gastbetriebssysteme' } }
      ],
      correct: ['A', 'B'],
      explanation: { en: 'Azure Video Indexer extracts rich media insights such as spoken transcripts and text that appears on screen. Infrastructure deployment and guest patch management are unrelated to video content understanding.', de: 'Azure Video Indexer extrahiert umfangreiche Medieneinblicke wie gesprochene Transkripte und auf dem Bildschirm erscheinenden Text. Infrastruktur-Bereitstellung und Gastbetriebssystem-Patchmanagement haben nichts mit Videoverständnis zu tun.' },
      hint: { en: 'Select the insights that come directly from analyzing audio and frames in a video.', de: 'Wählen Sie die Erkenntnisse aus, die direkt aus der Analyse von Audio und Frames eines Videos stammen.' },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/azure/azure-video-indexer/video-indexer-overview'
    },
    {
      id: 'ai102-012', type: 'single',
      domain: { en: 'Implement NLP Solutions', de: 'NLP-Lösungen implementieren' }, difficulty: 'easy',
      scenario: null,
      question: { en: 'Which Azure AI Language capability identifies people, organizations, and locations in text?', de: 'Welche Funktion von Azure AI Language identifiziert Personen, Organisationen und Orte in Text?' },
      options: [
        { id: 'A', text: { en: 'Named entity recognition', de: 'Named Entity Recognition' } },
        { id: 'B', text: { en: 'Abstractive summarization', de: 'Abstraktive Zusammenfassung' } },
        { id: 'C', text: { en: 'Speech synthesis', de: 'Sprachsynthese' } },
        { id: 'D', text: { en: 'Face detection', de: 'Gesichtserkennung' } }
      ],
      correct: ['A'],
      explanation: { en: 'Named entity recognition extracts entities such as people, organizations, and locations from unstructured text. Summarization shortens content, while speech synthesis and face detection address other modalities.', de: 'Named Entity Recognition extrahiert Entitäten wie Personen, Organisationen und Orte aus unstrukturiertem Text. Zusammenfassung verkürzt Inhalte, während Sprachsynthese und Gesichtserkennung andere Modalitäten betreffen.' },
      hint: { en: 'Look for the feature focused on structured entity extraction from text.', de: 'Suchen Sie nach der Funktion, die auf strukturierte Entitätsextraktion aus Text ausgerichtet ist.' },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/azure/ai-services/language-service/overview'
    },
    {
      id: 'ai102-013', type: 'single',
      domain: { en: 'Implement NLP Solutions', de: 'NLP-Lösungen implementieren' }, difficulty: 'medium',
      scenario: null,
      question: { en: 'You need a short summary that rewrites long meeting notes in natural language instead of only selecting original sentences. Which feature should you use?', de: 'Sie benötigen eine kurze Zusammenfassung, die lange Besprechungsnotizen in natürlicher Sprache neu formuliert, statt nur Originalsätze auszuwählen. Welche Funktion sollten Sie verwenden?' },
      options: [
        { id: 'A', text: { en: 'Abstractive summarization', de: 'Abstraktive Zusammenfassung' } },
        { id: 'B', text: { en: 'Key phrase extraction', de: 'Schlüsselphrasenextraktion' } },
        { id: 'C', text: { en: 'Language detection', de: 'Spracherkennung' } },
        { id: 'D', text: { en: 'OCR', de: 'OCR' } }
      ],
      correct: ['A'],
      explanation: { en: 'Abstractive summarization can generate a concise rewrite in natural language, which is different from extractive summarization that reuses sentences from the source. Key phrase extraction and language detection do not produce full summaries.', de: 'Die abstraktive Zusammenfassung kann eine knappe Neuformulierung in natürlicher Sprache erzeugen. Das unterscheidet sie von der extraktiven Zusammenfassung, die Sätze aus der Quelle wiederverwendet. Schlüsselphrasenextraktion und Spracherkennung erzeugen keine vollständigen Zusammenfassungen.' },
      hint: { en: 'The wording says rewrite, not just extract.', de: 'Die Formulierung sagt neu formulieren und nicht nur extrahieren.' },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/azure/ai-services/language-service/summarization/overview'
    },
    {
      id: 'ai102-014', type: 'multiple',
      domain: { en: 'Implement NLP Solutions', de: 'NLP-Lösungen implementieren' }, difficulty: 'medium',
      scenario: null,
      question: { en: 'Which TWO tasks are handled by Azure AI Translator rather than Azure AI Language analytics?', de: 'Welche ZWEI Aufgaben werden von Azure AI Translator und nicht von Azure AI Language Analytics übernommen?' },
      options: [
        { id: 'A', text: { en: 'Translate text between languages', de: 'Text zwischen Sprachen übersetzen' } },
        { id: 'B', text: { en: 'Transliterate text between scripts', de: 'Text zwischen Schriftsystemen transliterieren' } },
        { id: 'C', text: { en: 'Extract named entities', de: 'Benannte Entitäten extrahieren' } },
        { id: 'D', text: { en: 'Detect sentiment and opinions', de: 'Stimmung und Meinungen erkennen' } }
      ],
      correct: ['A', 'B'],
      explanation: { en: 'Azure AI Translator is responsible for language translation and transliteration features. Entity extraction and sentiment analysis belong to Azure AI Language text analytics capabilities.', de: 'Azure AI Translator ist für Übersetzungs- und Transliterationsfunktionen zuständig. Entitätsextraktion und Stimmungsanalyse gehören zu den Textanalysefunktionen von Azure AI Language.' },
      hint: { en: 'Choose the options that move text across languages or scripts.', de: 'Wählen Sie die Optionen, die Text zwischen Sprachen oder Schriftsystemen übertragen.' },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/azure/ai-services/translator/translator-overview'
    },
    {
      id: 'ai102-015', type: 'single',
      domain: { en: 'Implement NLP Solutions', de: 'NLP-Lösungen implementieren' }, difficulty: 'hard',
      scenario: null,
      question: { en: 'Your company wants to route support emails into 12 business-specific categories such as billing, outage, and licensing based on labeled examples. Which Azure AI feature should you use?', de: 'Ihr Unternehmen möchte Support-E-Mails anhand beschrifteter Beispiele in 12 geschäftsspezifische Kategorien wie Abrechnung, Störung und Lizenzierung einordnen. Welche Azure AI-Funktion sollten Sie verwenden?' },
      options: [
        { id: 'A', text: { en: 'Custom text classification', de: 'Benutzerdefinierte Textklassifizierung' } },
        { id: 'B', text: { en: 'Prebuilt named entity recognition', de: 'Vorgefertigte Named Entity Recognition' } },
        { id: 'C', text: { en: 'Azure AI Translator', de: 'Azure AI Translator' } },
        { id: 'D', text: { en: 'Face Verify', de: 'Face Verify' } }
      ],
      correct: ['A'],
      explanation: { en: 'Custom text classification is designed for domain-specific categories that are learned from labeled examples supplied by your organization. Prebuilt NER extracts entity types, but it does not learn your ticket-routing taxonomy.', de: 'Die benutzerdefinierte Textklassifizierung ist für domänenspezifische Kategorien ausgelegt, die aus von Ihrer Organisation bereitgestellten beschrifteten Beispielen gelernt werden. Die vorgefertigte NER extrahiert Entitätstypen, lernt jedoch nicht Ihre Taxonomie für das Ticket-Routing.' },
      hint: { en: 'The categories are unique to the business and require training examples.', de: 'Die Kategorien sind geschäftsspezifisch und erfordern Trainingsbeispiele.' },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/azure/ai-services/language-service/custom-text-classification/overview'
    },
    {
      id: 'ai102-016', type: 'scenario',
      domain: { en: 'Implement NLP Solutions', de: 'NLP-Lösungen implementieren' }, difficulty: 'medium',
      scenario: { en: 'At Trey Research, a travel kiosk must listen to spoken questions in English and respond with spoken answers in Spanish during a live conversation.', de: 'Bei Trey Research: ein Reisekiosk muss gesprochene Fragen auf Englisch anhören und während einer Live-Unterhaltung mit gesprochenen Antworten auf Spanisch reagieren.' },
      question: { en: 'Which Azure AI capability best fits this requirement?', de: 'Welche Azure AI-Funktion passt am besten zu dieser Anforderung?' },
      options: [
        { id: 'A', text: { en: 'Speech translation', de: 'Speech Translation' } },
        { id: 'B', text: { en: 'Document Intelligence', de: 'Document Intelligence' } },
        { id: 'C', text: { en: 'Custom Vision', de: 'Custom Vision' } },
        { id: 'D', text: { en: 'Azure AI Search', de: 'Azure AI Search' } }
      ],
      correct: ['A'],
      explanation: { en: 'Speech translation is built for converting spoken input from one language into translated output and can support speech-based experiences. The other services do not provide real-time multilingual speech interaction.', de: 'Speech Translation ist dafür ausgelegt, gesprochene Eingaben aus einer Sprache in übersetzte Ausgaben zu überführen und kann sprachbasierte Erlebnisse unterstützen. Die anderen Dienste bieten keine mehrsprachige Sprachinteraktion in Echtzeit.' },
      hint: { en: 'The requirement combines speech input, translation, and spoken output.', de: 'Die Anforderung kombiniert Spracheingabe, Übersetzung und gesprochene Ausgabe.' },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/azure/ai-services/speech-service/speech-translation'
    },
    {
      id: 'ai102-017', type: 'single',
      domain: { en: 'Implement NLP Solutions', de: 'NLP-Lösungen implementieren' }, difficulty: 'hard',
      scenario: null,
      question: { en: 'You want sentiment scores plus the specific product aspects that customers praise or criticize, such as battery life or support quality. Which feature should you enable?', de: 'Sie möchten Stimmungswerte sowie die konkreten Produktaspekte erhalten, die Kunden loben oder kritisieren, zum Beispiel Akkulaufzeit oder Supportqualität. Welche Funktion sollten Sie aktivieren?' },
      options: [
        { id: 'A', text: { en: 'Opinion mining with sentiment analysis', de: 'Opinion Mining mit Sentimentanalyse' } },
        { id: 'B', text: { en: 'Language detection', de: 'Spracherkennung' } },
        { id: 'C', text: { en: 'Extractive summarization', de: 'Extraktive Zusammenfassung' } },
        { id: 'D', text: { en: 'Translator dictionary lookup', de: 'Dictionary Lookup im Translator' } }
      ],
      correct: ['A'],
      explanation: { en: 'Opinion mining extends sentiment analysis by identifying the targets and assessments within the text, such as what exact aspect is praised or criticized. This is more granular than a simple overall sentiment score.', de: 'Opinion Mining erweitert die Sentimentanalyse, indem Ziele und Bewertungen im Text identifiziert werden, also welcher konkrete Aspekt gelobt oder kritisiert wird. Das ist granularer als ein einfacher Gesamtstimmungswert.' },
      hint: { en: 'The clue is aspect-level sentiment, not just positive or negative overall.', de: 'Der Hinweis ist aspektbasierte Stimmung und nicht nur insgesamt positiv oder negativ.' },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/azure/ai-services/language-service/sentiment-opinion-mining/overview'
    },
    {
      id: 'ai102-018', type: 'single',
      domain: { en: 'Implement Knowledge Mining and Document Intelligence', de: 'Knowledge Mining und Dokumentenintelligenz implementieren' }, difficulty: 'easy',
      scenario: null,
      question: { en: 'Which Azure AI Search component crawls a data source such as Azure Blob Storage and populates an index on a schedule?', de: 'Welche Komponente von Azure AI Search durchsucht eine Datenquelle wie Azure Blob Storage und füllt einen Index nach Zeitplan?' },
      options: [
        { id: 'A', text: { en: 'Indexer', de: 'Indexer' } },
        { id: 'B', text: { en: 'Scoring profile', de: 'Scoring Profile' } },
        { id: 'C', text: { en: 'Synonym map', de: 'Synonymzuordnung' } },
        { id: 'D', text: { en: 'Query key', de: 'Abfrageschlüssel' } }
      ],
      correct: ['A'],
      explanation: { en: 'An indexer connects to a supported data source, extracts content, and loads the search index, optionally on a recurring schedule. Scoring profiles and synonym maps affect query behavior, not ingestion.', de: 'Ein Indexer verbindet sich mit einer unterstützten Datenquelle, extrahiert Inhalte und lädt den Suchindex, optional nach wiederkehrendem Zeitplan. Scoring Profiles und Synonymzuordnungen beeinflussen das Abfrageverhalten, nicht die Datenaufnahme.' },
      hint: { en: 'Think about the component that imports and refreshes content automatically.', de: 'Denken Sie an die Komponente, die Inhalte automatisch importiert und aktualisiert.' },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/azure/search/search-indexer-overview'
    },
    {
      id: 'ai102-019', type: 'single',
      domain: { en: 'Implement Knowledge Mining and Document Intelligence', de: 'Knowledge Mining und Dokumentenintelligenz implementieren' }, difficulty: 'medium',
      scenario: null,
      question: { en: 'You need to extract vendor name, invoice total, and line items from common invoice layouts with minimal training effort. Which Document Intelligence model should you start with?', de: 'Sie müssen Lieferantenname, Rechnungsbetrag und Positionsdaten aus gängigen Rechnungslayouts mit minimalem Trainingsaufwand extrahieren. Mit welchem Document Intelligence-Modell sollten Sie beginnen?' },
      options: [
        { id: 'A', text: { en: 'Prebuilt invoice model', de: 'Vorgefertigtes Rechnungsmodell' } },
        { id: 'B', text: { en: 'Custom classification model', de: 'Benutzerdefiniertes Klassifizierungsmodell' } },
        { id: 'C', text: { en: 'Read model only', de: 'Nur Read-Modell' } },
        { id: 'D', text: { en: 'Face detection model', de: 'Gesichtserkennungsmodell' } }
      ],
      correct: ['A'],
      explanation: { en: 'The prebuilt invoice model is trained for common invoice fields and usually provides the fastest path with the least setup. A custom model is better when documents are highly specialized or prebuilt extraction is not sufficient.', de: 'Das vorgefertigte Rechnungsmodell ist auf gängige Rechnungsfelder trainiert und bietet in der Regel den schnellsten Weg mit dem geringsten Einrichtungsaufwand. Ein benutzerdefiniertes Modell ist besser geeignet, wenn Dokumente stark spezialisiert sind oder die vorgefertigte Extraktion nicht ausreicht.' },
      hint: { en: 'Use the prebuilt model when the document type is common and already supported.', de: 'Verwenden Sie das vorgefertigte Modell, wenn der Dokumenttyp verbreitet und bereits unterstützt ist.' },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/azure/ai-services/document-intelligence/prebuilt/invoice?view=doc-intel-4.0.0'
    },
    {
      id: 'ai102-020', type: 'scenario',
      domain: { en: 'Implement Knowledge Mining and Document Intelligence', de: 'Knowledge Mining und Dokumentenintelligenz implementieren' }, difficulty: 'hard',
      scenario: { en: 'You work for Proseware, Inc. Your team needs the object that chains built-in and custom enrichment steps during indexing.', de: 'Sie arbeiten für Proseware, Inc. Ihr Team benötigt das Objekt, das integrierte und benutzerdefinierte Anreicherungsschritte während der Indizierung verknüpft.' },
      question: { en: 'Which Azure AI Search construct should coordinate these enrichment steps?', de: 'Welche Azure AI Search-Konstruktion sollte diese Anreicherungsschritte koordinieren?' },
      options: [
        { id: 'A', text: { en: 'Skillset', de: 'Skillset' } },
        { id: 'B', text: { en: 'Scoring profile', de: 'Scoring Profile' } },
        { id: 'C', text: { en: 'Analyzer', de: 'Analyzer' } },
        { id: 'D', text: { en: 'Query string', de: 'Abfragezeichenfolge' } }
      ],
      correct: ['A'],
      explanation: { en: 'A skillset orchestrates AI enrichment during indexing, including built-in skills such as OCR and entity recognition plus custom Web API skills. Scoring profiles and analyzers influence search behavior but do not run enrichment pipelines.', de: 'Ein Skillset orchestriert AI-Anreicherungen während der Indizierung, einschließlich integrierter Skills wie OCR und Entitätserkennung sowie benutzerdefinierter Web-API-Skills. Scoring Profiles und Analyzer beeinflussen das Suchverhalten, führen jedoch keine Anreicherungspipelines aus.' },
      hint: { en: 'The answer is the object that chains built-in and custom enrichment steps during indexing.', de: 'Die Antwort ist das Objekt, das integrierte und benutzerdefinierte Anreicherungsschritte während der Indizierung verknüpft.' },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/azure/search/cognitive-search-working-with-skillsets'
    },
    {
      id: 'ai102-021', type: 'single',
      domain: { en: 'Implement Knowledge Mining and Document Intelligence', de: 'Knowledge Mining und Dokumentenintelligenz implementieren' }, difficulty: 'medium',
      scenario: null,
      question: { en: 'Document layouts vary by supplier, and you must extract a fixed set of business fields that are unique to your organization. Which model type fits best?', de: 'Dokumentenlayouts unterscheiden sich je nach Lieferant, und Sie müssen einen festen Satz geschäftsspezifischer Felder extrahieren, die nur für Ihre Organisation relevant sind. Welcher Modelltyp passt am besten?' },
      options: [
        { id: 'A', text: { en: 'Custom extraction model', de: 'Benutzerdefiniertes Extraktionsmodell' } },
        { id: 'B', text: { en: 'Prebuilt layout only', de: 'Nur vorgefertigtes Layout-Modell' } },
        { id: 'C', text: { en: 'Translator custom dictionary', de: 'Benutzerdefiniertes Wörterbuch im Translator' } },
        { id: 'D', text: { en: 'Content Safety blocklist', de: 'Blockliste in Content Safety' } }
      ],
      correct: ['A'],
      explanation: { en: 'A custom extraction model is appropriate when you need to learn your own schema and field definitions from training documents. Prebuilt or layout-only approaches may capture text structure, but they do not reliably map business-specific fields without customization.', de: 'Ein benutzerdefiniertes Extraktionsmodell ist geeignet, wenn Sie Ihr eigenes Schema und Ihre eigenen Felddefinitionen aus Trainingsdokumenten lernen müssen. Vorgefertigte oder reine Layout-Ansätze können zwar Textstruktur erfassen, ordnen geschäftsspezifische Felder jedoch ohne Anpassung nicht zuverlässig zu.' },
      hint: { en: 'The field schema is unique to your business, so you need a trained custom model.', de: 'Das Feldschema ist einzigartig für Ihr Unternehmen, daher benötigen Sie ein trainiertes benutzerdefiniertes Modell.' },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/azure/ai-services/document-intelligence/train/custom-model?view=doc-intel-4.0.0'
    },
    {
      id: 'ai102-022', type: 'single',
      domain: { en: 'Implement Generative AI Solutions', de: 'Generative KI-Lösungen implementieren' }, difficulty: 'easy',
      scenario: null,
      question: { en: 'In Azure OpenAI, which model family should you use to convert text chunks into vectors for similarity search and retrieval?', de: 'Welche Modelfamilie in Azure OpenAI sollten Sie verwenden, um Textabschnitte in Vektoren für Ähnlichkeitssuche und Retrieval umzuwandeln?' },
      options: [
        { id: 'A', text: { en: 'Embeddings models', de: 'Embeddings-Modelle' } },
        { id: 'B', text: { en: 'Image generation models', de: 'Modelle zur Bildgenerierung' } },
        { id: 'C', text: { en: 'Speech synthesis models', de: 'Modelle zur Sprachsynthese' } },
        { id: 'D', text: { en: 'OCR models', de: 'OCR-Modelle' } }
      ],
      correct: ['A'],
      explanation: { en: 'Embeddings models transform text into numerical vectors that capture semantic similarity, which is essential for vector search and retrieval-augmented generation. The other model families target different modalities or outputs.', de: 'Embeddings-Modelle transformieren Text in numerische Vektoren, die semantische Ähnlichkeit abbilden. Das ist essenziell für Vektorsuche und Retrieval-Augmented Generation. Die anderen Modelfamilien zielen auf andere Modalitäten oder Ausgaben ab.' },
      hint: { en: 'Choose the model family designed for vector representations rather than text generation.', de: 'Wählen Sie die Modelfamilie, die für Vektorrepräsentationen und nicht für Textgenerierung gedacht ist.' },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/azure/ai-foundry/openai/overview'
    },
    {
      id: 'ai102-023', type: 'single',
      domain: { en: 'Implement Generative AI Solutions', de: 'Generative KI-Lösungen implementieren' }, difficulty: 'medium',
      scenario: null,
      question: { en: 'You have many high-quality prompt-completion examples for a narrow task and want the model to follow your style more consistently. Which Azure OpenAI capability should you evaluate?', de: 'Sie verfügen über viele hochwertige Prompt-Completion-Beispiele für eine eng abgegrenzte Aufgabe und möchten, dass das Modell Ihren Stil konsistenter befolgt. Welche Azure OpenAI-Funktion sollten Sie prüfen?' },
      options: [
        { id: 'A', text: { en: 'Fine-tuning', de: 'Fine-Tuning' } },
        { id: 'B', text: { en: 'OCR', de: 'OCR' } },
        { id: 'C', text: { en: 'Face Verify', de: 'Face Verify' } },
        { id: 'D', text: { en: 'Custom Vision object detection', de: 'Custom Vision-Objekterkennung' } }
      ],
      correct: ['A'],
      explanation: { en: 'Fine-tuning is the Azure OpenAI capability for adapting model behavior to a narrower task using curated training examples. It is not the first step for every problem, but it is the correct feature when consistent task-specific behavior from examples is required.', de: 'Fine-Tuning ist die Azure OpenAI-Funktion zur Anpassung des Modellverhaltens an eine engere Aufgabe mithilfe kuratierter Trainingsbeispiele. Es ist nicht der erste Schritt für jedes Problem, aber die richtige Funktion, wenn konsistentes aufgabenspezifisches Verhalten aus Beispielen erforderlich ist.' },
      hint: { en: 'The clue is a dataset of examples used to shape the model for one task.', de: 'Der Hinweis ist ein Beispieldatensatz, der verwendet wird, um das Modell für eine Aufgabe anzupassen.' },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/azure/ai-foundry/openai/how-to/fine-tuning'
    },
    {
      id: 'ai102-024', type: 'multiple',
      domain: { en: 'Implement Generative AI Solutions', de: 'Generative KI-Lösungen implementieren' }, difficulty: 'medium',
      scenario: null,
      question: { en: 'For a grounded Azure OpenAI chat app, which TWO actions should you usually try before deciding to fine-tune the model?', de: 'Welche ZWEI Maßnahmen sollten Sie bei einer fundierten Azure OpenAI-Chatanwendung normalerweise ausprobieren, bevor Sie sich für Fine-Tuning entscheiden?' },
      options: [
        { id: 'A', text: { en: 'Retrieve relevant documents from Azure AI Search and add them to the prompt', de: 'Relevante Dokumente aus Azure AI Search abrufen und dem Prompt hinzufügen' } },
        { id: 'B', text: { en: 'Use a clear system message that constrains the model to answer from provided sources', de: 'Eine klare Systemnachricht verwenden, die das Modell auf Antworten aus den bereitgestellten Quellen beschränkt' } },
        { id: 'C', text: { en: 'Train a Face API person model for each user question', de: 'Für jede Benutzerfrage ein Face API-Personenmodell trainieren' } },
        { id: 'D', text: { en: 'Convert every chat message into a video before inference', de: 'Jede Chatnachricht vor der Inferenz in ein Video umwandeln' } }
      ],
      correct: ['A', 'B'],
      explanation: { en: 'Retrieval-augmented generation grounds the chat model on relevant source content, and strong system instructions are a core prompt-engineering technique for controlling behavior. These two approaches often improve factuality and format adherence without the extra complexity of fine-tuning.', de: 'Retrieval-Augmented Generation verankert das Chatmodell in relevanten Quellinhalten, und starke Systemanweisungen sind eine zentrale Prompt-Engineering-Technik zur Steuerung des Verhaltens. Diese beiden Ansätze verbessern häufig Faktentreue und Formatdisziplin, ohne die zusätzliche Komplexität von Fine-Tuning.' },
      hint: { en: 'Think of retrieval plus prompt engineering before model retraining.', de: 'Denken Sie zunächst an Retrieval plus Prompt Engineering, bevor Sie das Modell nachtrainieren.' },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/azure/search/retrieval-augmented-generation-overview'
    },
    {
      id: 'ai102-025', type: 'scenario',
      domain: { en: 'Implement Generative AI Solutions', de: 'Generative KI-Lösungen implementieren' }, difficulty: 'medium',
      scenario: { en: 'You work for Trey Research. Your team needs the framework focused on plugins, memory, and prompt orchestration for copilots.', de: 'Sie arbeiten für Trey Research. Ihr Team benötigt das Framework, das auf Plugins, Speicher und Prompt-Orchestrierung für Copiloten ausgerichtet ist.' },
      question: { en: 'Which SDK or framework is designed for this orchestration pattern?', de: 'Welches SDK oder Framework ist für dieses Orchestrierungsmuster ausgelegt?' },
      options: [
        { id: 'A', text: { en: 'Semantic Kernel', de: 'Semantic Kernel' } },
        { id: 'B', text: { en: 'Azure Policy', de: 'Azure Policy' } },
        { id: 'C', text: { en: 'Video Indexer', de: 'Video Indexer' } },
        { id: 'D', text: { en: 'Document Intelligence Studio', de: 'Document Intelligence Studio' } }
      ],
      correct: ['A'],
      explanation: { en: 'Semantic Kernel is built for AI application orchestration, including prompts, planners, memory, and plugin invocation across supported languages such as .NET. The other options do not provide an agent-style orchestration framework for Azure OpenAI applications.', de: 'Semantic Kernel ist für die Orchestrierung von KI-Anwendungen ausgelegt, einschließlich Prompts, Planern, Speicher und Plugin-Aufrufen in unterstützten Sprachen wie .NET. Die anderen Optionen bieten kein agentenartiges Orchestrierungsframework für Azure OpenAI-Anwendungen.' },
      hint: { en: 'Choose the framework focused on plugins, memory, and prompt orchestration for copilots.', de: 'Wählen Sie das Framework, das auf Plugins, Speicher und Prompt-Orchestrierung für Copiloten ausgerichtet ist.' },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/semantic-kernel/overview/'
    },
    {
      id: 'ai102-026',
      type: 'single',
      domain: {
        en: 'Plan and Manage an Azure AI Solution',
        de: 'Azure KI-Lösung planen und verwalten'
      },
      difficulty: 'easy',
      scenario: null,
      question: {
        en: 'You are deploying an Azure Function that calls Azure OpenAI and Azure AI Search. You want to avoid storing credentials in code whenever the target service supports it. What should the function use?',
        de: 'Sie stellen eine Azure Function bereit, die Azure OpenAI und Azure AI Search aufruft. Sie möchten das Speichern von Anmeldeinformationen im Code vermeiden, sofern der Zieldienst dies unterstützt. Was sollte die Function verwenden?'
      },
      options: [
        {
          id: 'A',
          text: {
            en: 'A system-assigned managed identity',
            de: 'Eine systemseitig zugewiesene verwaltete Identität'
          }
        },
        {
          id: 'B',
          text: {
            en: 'A shared access signature',
            de: 'Eine Shared Access Signature'
          }
        },
        {
          id: 'C',
          text: {
            en: 'A hard-coded API key in app settings',
            de: 'Einen fest eingebetteten API-Schlüssel in den App-Einstellungen'
          }
        },
        {
          id: 'D',
          text: {
            en: 'Anonymous access',
            de: 'Anonymen Zugriff'
          }
        }
      ],
      correct: [
        'A'
      ],
      explanation: {
        en: 'A system-assigned managed identity lets the workload authenticate through Microsoft Entra ID without embedding secrets. This is the preferred production approach whenever the target service and SDK support Entra-based authentication.',
        de: 'Eine systemseitig zugewiesene verwaltete Identität ermöglicht der Workload die Authentifizierung über Microsoft Entra ID, ohne Geheimnisse einzubetten. Dies ist der bevorzugte Produktionsansatz, wenn der Zieldienst und das SDK Entra-basierte Authentifizierung unterstützen.'
      },
      hint: {
        en: 'Choose the secretless identity option.',
        de: 'Wählen Sie die geheimnisfreie Identitätsoption.'
      },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/azure/ai-services/authentication'
    },
    {
      id: 'ai102-027',
      type: 'multiple',
      domain: {
        en: 'Plan and Manage an Azure AI Solution',
        de: 'Azure KI-Lösung planen und verwalten'
      },
      difficulty: 'medium',
      scenario: null,
      question: {
        en: 'Which TWO practices support safe subscription key rotation for Azure AI services in production?',
        de: 'Welche ZWEI Vorgehensweisen unterstützen eine sichere Rotation von Abonnementschlüsseln für Azure AI Services in der Produktion?'
      },
      options: [
        {
          id: 'A',
          text: {
            en: 'Keep applications able to switch between key 1 and key 2',
            de: 'Anwendungen so betreiben, dass sie zwischen Schlüssel 1 und Schlüssel 2 wechseln können'
          }
        },
        {
          id: 'B',
          text: {
            en: 'Store keys in Azure Key Vault and update consumers centrally',
            de: 'Schlüssel in Azure Key Vault speichern und Verbraucher zentral aktualisieren'
          }
        },
        {
          id: 'C',
          text: {
            en: 'Commit the active keys to source control for rollback',
            de: 'Die aktiven Schlüssel zur Absicherung in die Versionsverwaltung einchecken'
          }
        },
        {
          id: 'D',
          text: {
            en: 'Rotate both keys at the exact same moment with no staging',
            de: 'Beide Schlüssel exakt gleichzeitig ohne Zwischenphase rotieren'
          }
        }
      ],
      correct: [
        'A',
        'B'
      ],
      explanation: {
        en: 'Dual keys enable staged rotation so one key can stay live while the other is regenerated. Azure Key Vault centralizes storage and rollout, whereas source control and simultaneous rotation increase operational and security risk.',
        de: 'Zwei Schlüssel ermöglichen eine gestufte Rotation, sodass ein Schlüssel aktiv bleiben kann, während der andere neu generiert wird. Azure Key Vault zentralisiert Speicherung und Rollout, während Versionsverwaltung und gleichzeitige Rotation das operative und sicherheitstechnische Risiko erhöhen.'
      },
      hint: {
        en: 'Pick the options that support staged rotation and centralized secret management.',
        de: 'Wählen Sie die Optionen, die eine gestufte Rotation und zentrale Geheimnisverwaltung unterstützen.'
      },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/azure/ai-services/authentication'
    },
    {
      id: 'ai102-028',
      type: 'single',
      domain: {
        en: 'Plan and Manage an Azure AI Solution',
        de: 'Azure KI-Lösung planen und verwalten'
      },
      difficulty: 'medium',
      scenario: null,
      question: {
        en: 'When you want to authenticate to Azure AI services REST APIs with Microsoft Entra ID instead of a subscription key, what should the resource have?',
        de: 'Wenn Sie sich bei REST-APIs von Azure AI Services mit Microsoft Entra ID statt mit einem Abonnementschlüssel authentifizieren möchten, was sollte die Ressource besitzen?'
      },
      options: [
        {
          id: 'A',
          text: {
            en: 'A custom subdomain name',
            de: 'Einen benutzerdefinierten Subdomänennamen'
          }
        },
        {
          id: 'B',
          text: {
            en: 'An availability zone',
            de: 'Eine Availability Zone'
          }
        },
        {
          id: 'C',
          text: {
            en: 'A synonym map',
            de: 'Eine Synonymzuordnung'
          }
        },
        {
          id: 'D',
          text: {
            en: 'A Log Analytics workspace',
            de: 'Einen Log Analytics-Arbeitsbereich'
          }
        }
      ],
      correct: [
        'A'
      ],
      explanation: {
        en: 'Microsoft Entra ID authentication for Azure AI services uses a custom subdomain endpoint. A regional endpoint alone is not sufficient for this authentication pattern.',
        de: 'Die Authentifizierung mit Microsoft Entra ID für Azure AI Services verwendet einen Endpunkt mit benutzerdefinierter Subdomäne. Ein regionaler Endpunkt allein reicht für dieses Authentifizierungsmuster nicht aus.'
      },
      hint: {
        en: 'Think about the endpoint requirement for Entra-based auth.',
        de: 'Denken Sie an die Endpunktanforderung für Entra-basierte Authentifizierung.'
      },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/azure/ai-services/authentication#authenticate-with-microsoft-entra-id'
    },
    {
      id: 'ai102-029',
      type: 'scenario',
      domain: {
        en: 'Plan and Manage an Azure AI Solution',
        de: 'Azure KI-Lösung planen und verwalten'
      },
      difficulty: 'hard',
      scenario: {
        en: 'Proseware, Inc. accesses an Azure AI Language resource from on-premises through a site-to-site VPN. Public internet access must be blocked, and internal DNS must resolve the service privately.',
        de: 'Proseware, Inc. greift über ein Site-to-Site-VPN von lokal auf eine Azure AI Language-Ressource zu. Öffentlicher Internetzugriff muss blockiert sein, und internes DNS soll den Dienst privat auflösen.'
      },
      question: {
        en: 'Which configuration best meets the requirement?',
        de: 'Welche Konfiguration erfüllt diese Anforderung am besten?'
      },
      options: [
        {
          id: 'A',
          text: {
            en: 'Create a private endpoint and integrate private DNS',
            de: 'Einen privaten Endpunkt erstellen und privates DNS integrieren'
          }
        },
        {
          id: 'B',
          text: {
            en: 'Allow only service tags in an NSG',
            de: 'Nur Diensttags in einer NSG zulassen'
          }
        },
        {
          id: 'C',
          text: {
            en: 'Use a shared access signature',
            de: 'Eine Shared Access Signature verwenden'
          }
        },
        {
          id: 'D',
          text: {
            en: 'Move the resource into an availability set',
            de: 'Die Ressource in ein Availability Set verschieben'
          }
        }
      ],
      correct: [
        'A'
      ],
      explanation: {
        en: 'A private endpoint exposes the service on a private IP address inside your network, and private DNS resolves the normal service name to that private address. This is the standard design when internet exposure must be removed.',
        de: 'Ein privater Endpunkt stellt den Dienst unter einer privaten IP-Adresse innerhalb Ihres Netzwerks bereit, und privates DNS löst den normalen Dienstnamen auf diese private Adresse auf. Dies ist das Standarddesign, wenn die Internetfreigabe entfernt werden muss.'
      },
      hint: {
        en: 'The requirement combines private connectivity and private name resolution.',
        de: 'Die Anforderung kombiniert private Konnektivität und private Namensauflösung.'
      },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/azure/private-link/private-endpoint-overview'
    },
    {
      id: 'ai102-030',
      type: 'single',
      domain: {
        en: 'Plan and Manage an Azure AI Solution',
        de: 'Azure KI-Lösung planen und verwalten'
      },
      difficulty: 'medium',
      scenario: null,
      question: {
        en: 'An Azure AI Search indexer uses a managed identity to read files from Azure Blob Storage. Which role assignment on the storage account is typically required?',
        de: 'Ein Azure AI Search-Indexer verwendet eine verwaltete Identität, um Dateien aus Azure Blob Storage zu lesen. Welche Rollenzuweisung im Storage-Konto ist typischerweise erforderlich?'
      },
      options: [
        {
          id: 'A',
          text: {
            en: 'Storage Blob Data Reader',
            de: 'Storage Blob Data Reader'
          }
        },
        {
          id: 'B',
          text: {
            en: 'Reader',
            de: 'Reader'
          }
        },
        {
          id: 'C',
          text: {
            en: 'Search Service Contributor',
            de: 'Search Service Contributor'
          }
        },
        {
          id: 'D',
          text: {
            en: 'Key Vault Secrets User',
            de: 'Key Vault Secrets User'
          }
        }
      ],
      correct: [
        'A'
      ],
      explanation: {
        en: 'The managed identity needs data-plane permission to read blob content, which is provided by Storage Blob Data Reader. The generic Reader role only covers management-plane metadata and is not enough to read the files.',
        de: 'Die verwaltete Identität benötigt eine Data-Plane-Berechtigung zum Lesen von Blob-Inhalten, die durch Storage Blob Data Reader bereitgestellt wird. Die generische Rolle Reader deckt nur Management-Plane-Metadaten ab und reicht zum Lesen der Dateien nicht aus.'
      },
      hint: {
        en: 'Look for the data access role, not just a management role.',
        de: 'Suchen Sie nach der Datenzugriffsrolle und nicht nur nach einer Verwaltungsrolle.'
      },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/azure/search/search-howto-managed-identities-storage'
    },
    {
      id: 'ai102-031',
      type: 'single',
      domain: {
        en: 'Plan and Manage an Azure AI Solution',
        de: 'Azure KI-Lösung planen und verwalten'
      },
      difficulty: 'medium',
      scenario: null,
      question: {
        en: 'Which HTTP header is commonly used to send an Azure AI subscription key in REST requests?',
        de: 'Welcher HTTP-Header wird üblicherweise verwendet, um in REST-Anforderungen einen Azure AI-Abonnementschlüssel zu senden?'
      },
      options: [
        {
          id: 'A',
          text: {
            en: 'Ocp-Apim-Subscription-Key',
            de: 'Ocp-Apim-Subscription-Key'
          }
        },
        {
          id: 'B',
          text: {
            en: 'Authorization: Basic',
            de: 'Authorization: Basic'
          }
        },
        {
          id: 'C',
          text: {
            en: 'x-ms-blob-type',
            de: 'x-ms-blob-type'
          }
        },
        {
          id: 'D',
          text: {
            en: 'Accept-Language',
            de: 'Accept-Language'
          }
        }
      ],
      correct: [
        'A'
      ],
      explanation: {
        en: 'Most key-based Azure AI REST APIs expect the subscription key in the Ocp-Apim-Subscription-Key header. The other headers are used for unrelated protocols or content negotiation.',
        de: 'Die meisten schlüsselbasierten Azure AI REST-APIs erwarten den Abonnementschlüssel im Header Ocp-Apim-Subscription-Key. Die anderen Header werden für nicht verwandte Protokolle oder die Inhaltsaushandlung verwendet.'
      },
      hint: {
        en: 'Focus on the standard key header used by Azure AI services.',
        de: 'Konzentrieren Sie sich auf den standardmäßigen Schlüssel-Header von Azure AI Services.'
      },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/azure/ai-services/authentication'
    },
    {
      id: 'ai102-032',
      type: 'single',
      domain: {
        en: 'Plan and Manage an Azure AI Solution',
        de: 'Azure KI-Lösung planen und verwalten'
      },
      difficulty: 'easy',
      scenario: null,
      question: {
        en: 'Which responsible AI principle is most directly addressed by documenting model limitations, data sources, and known failure modes?',
        de: 'Welches Responsible-AI-Prinzip wird am direktesten angesprochen, wenn Modellgrenzen, Datenquellen und bekannte Fehlermodi dokumentiert werden?'
      },
      options: [
        {
          id: 'A',
          text: {
            en: 'Transparency',
            de: 'Transparenz'
          }
        },
        {
          id: 'B',
          text: {
            en: 'Elasticity',
            de: 'Elastizität'
          }
        },
        {
          id: 'C',
          text: {
            en: 'Compression',
            de: 'Komprimierung'
          }
        },
        {
          id: 'D',
          text: {
            en: 'Availability',
            de: 'Verfügbarkeit'
          }
        }
      ],
      correct: [
        'A'
      ],
      explanation: {
        en: 'Transparency is about helping users and stakeholders understand how a system works, what data it uses, and where it can fail. Clear documentation is a core transparency practice in responsible AI.',
        de: 'Transparenz bedeutet, Benutzern und Stakeholdern zu helfen zu verstehen, wie ein System funktioniert, welche Daten es verwendet und wo es scheitern kann. Klare Dokumentation ist eine zentrale Transparenzpraxis in Responsible AI.'
      },
      hint: {
        en: 'Choose the principle focused on explainability and disclosure.',
        de: 'Wählen Sie das Prinzip, das auf Erklärbarkeit und Offenlegung ausgerichtet ist.'
      },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/azure/ai-foundry/responsible-ai/responsible-ai-overview'
    },
    {
      id: 'ai102-033',
      type: 'scenario',
      domain: {
        en: 'Plan and Manage an Azure AI Solution',
        de: 'Azure KI-Lösung planen und verwalten'
      },
      difficulty: 'medium',
      scenario: {
        en: 'At Proseware, Inc., a central platform team wants to stop engineers from creating Azure AI resources with public network access enabled across the subscription.',
        de: 'Bei Proseware, Inc.: ein zentrales Plattformteam möchte verhindern, dass Entwickler im gesamten Abonnement Azure AI-Ressourcen mit aktiviertem öffentlichem Netzwerkzugriff erstellen.'
      },
      question: {
        en: 'Which Azure governance service should enforce this requirement?',
        de: 'Welcher Azure-Governance-Dienst sollte diese Anforderung erzwingen?'
      },
      options: [
        {
          id: 'A',
          text: {
            en: 'Azure Policy',
            de: 'Azure Policy'
          }
        },
        {
          id: 'B',
          text: {
            en: 'Azure Data Factory',
            de: 'Azure Data Factory'
          }
        },
        {
          id: 'C',
          text: {
            en: 'Azure Load Balancer',
            de: 'Azure Load Balancer'
          }
        },
        {
          id: 'D',
          text: {
            en: 'Azure Bastion',
            de: 'Azure Bastion'
          }
        }
      ],
      correct: [
        'A'
      ],
      explanation: {
        en: 'Azure Policy can audit or deny noncompliant resource configurations at subscription or management-group scope. It is the right service for enforcing platform standards such as disabling public network access.',
        de: 'Azure Policy kann nicht konforme Ressourcenkonfigurationen auf Ebene von Abonnement oder Verwaltungsgruppe überwachen oder verweigern. Es ist der richtige Dienst, um Plattformstandards wie das Deaktivieren des öffentlichen Netzwerkzugriffs durchzusetzen.'
      },
      hint: {
        en: 'Think about governance controls that can deny bad deployments.',
        de: 'Denken Sie an Governance-Kontrollen, die fehlerhafte Bereitstellungen verweigern können.'
      },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/azure/governance/policy/overview'
    },
    {
      id: 'ai102-034',
      type: 'single',
      domain: {
        en: 'Plan and Manage an Azure AI Solution',
        de: 'Azure KI-Lösung planen und verwalten'
      },
      difficulty: 'medium',
      scenario: null,
      question: {
        en: 'In Bicep or ARM, which resource type is used to deploy an Azure AI services account?',
        de: 'Welcher Ressourcentyp wird in Bicep oder ARM verwendet, um ein Azure AI Services-Konto bereitzustellen?'
      },
      options: [
        {
          id: 'A',
          text: {
            en: 'Microsoft.CognitiveServices/accounts',
            de: 'Microsoft.CognitiveServices/accounts'
          }
        },
        {
          id: 'B',
          text: {
            en: 'Microsoft.Search/services',
            de: 'Microsoft.Search/services'
          }
        },
        {
          id: 'C',
          text: {
            en: 'Microsoft.MachineLearning/workspaces',
            de: 'Microsoft.MachineLearning/workspaces'
          }
        },
        {
          id: 'D',
          text: {
            en: 'Microsoft.Storage/blobServices',
            de: 'Microsoft.Storage/blobServices'
          }
        }
      ],
      correct: [
        'A'
      ],
      explanation: {
        en: 'Azure AI services resources are provisioned through the Microsoft.CognitiveServices/accounts resource provider. The other resource types create different Azure services.',
        de: 'Azure AI Services-Ressourcen werden über den Ressourcenanbieter Microsoft.CognitiveServices/accounts bereitgestellt. Die anderen Ressourcentypen erstellen andere Azure-Dienste.'
      },
      hint: {
        en: 'Pick the Cognitive Services ARM type.',
        de: 'Wählen Sie den ARM-Typ für Cognitive Services.'
      },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/azure/templates/microsoft.cognitiveservices/accounts'
    },
    {
      id: 'ai102-035',
      type: 'multiple',
      domain: {
        en: 'Plan and Manage an Azure AI Solution',
        de: 'Azure KI-Lösung planen und verwalten'
      },
      difficulty: 'medium',
      scenario: null,
      question: {
        en: 'For a key-based Azure AI REST call, which TWO values do you typically need from the resource?',
        de: 'Welche ZWEI Werte benötigen Sie typischerweise aus der Ressource für einen schlüsselbasierten Azure AI REST-Aufruf?'
      },
      options: [
        {
          id: 'A',
          text: {
            en: 'The endpoint URL',
            de: 'Die Endpunkt-URL'
          }
        },
        {
          id: 'B',
          text: {
            en: 'One valid access key',
            de: 'Einen gültigen Zugriffsschlüssel'
          }
        },
        {
          id: 'C',
          text: {
            en: 'A subnet ID',
            de: 'Eine Subnetz-ID'
          }
        },
        {
          id: 'D',
          text: {
            en: 'A VM administrator password',
            de: 'Ein VM-Administratorpasswort'
          }
        }
      ],
      correct: [
        'A',
        'B'
      ],
      explanation: {
        en: 'A key-based REST call needs the resource endpoint so the app knows where to send requests, and it needs a valid key for authentication. Network and VM credentials are unrelated to the API call itself.',
        de: 'Ein schlüsselbasierter REST-Aufruf benötigt den Ressourcenendpunkt, damit die App weiß, wohin sie Anfragen senden soll, und einen gültigen Schlüssel zur Authentifizierung. Netzwerk- und VM-Anmeldeinformationen sind für den API-Aufruf selbst nicht relevant.'
      },
      hint: {
        en: 'Think endpoint plus credential.',
        de: 'Denken Sie an Endpunkt plus Anmeldeinformation.'
      },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/azure/ai-services/authentication'
    },
    {
      id: 'ai102-036',
      type: 'scenario',
      domain: {
        en: 'Plan and Manage an Azure AI Solution',
        de: 'Azure KI-Lösung planen und verwalten'
      },
      difficulty: 'hard',
      scenario: {
        en: 'At Trey Research, a customer support application depends on an Azure AI Language resource in one region. The business requires service continuity if that region becomes unavailable.',
        de: 'Bei Trey Research: eine Kundensupportanwendung hängt von einer Azure AI Language-Ressource in einer Region ab. Das Unternehmen verlangt, dass der Dienst auch dann weiterläuft, wenn diese Region nicht verfügbar ist.'
      },
      question: {
        en: 'What architecture should you recommend?',
        de: 'Welche Architektur sollten Sie empfehlen?'
      },
      options: [
        {
          id: 'A',
          text: {
            en: 'Deploy equivalent resources in a second region and implement failover',
            de: 'Gleichwertige Ressourcen in einer zweiten Region bereitstellen und ein Failover implementieren'
          }
        },
        {
          id: 'B',
          text: {
            en: 'Use one resource only and enable verbose logging',
            de: 'Nur eine Ressource verwenden und ausführliche Protokollierung aktivieren'
          }
        },
        {
          id: 'C',
          text: {
            en: 'Move the resource into an availability set',
            de: 'Die Ressource in ein Availability Set verschieben'
          }
        },
        {
          id: 'D',
          text: {
            en: 'Use a larger pricing tier in the same region',
            de: 'Einen größeren Tarif in derselben Region verwenden'
          }
        }
      ],
      correct: [
        'A'
      ],
      explanation: {
        en: 'Regional failure requires a multi-region design. Deploying equivalent resources in another region and routing traffic during failure provides resilience that a single regional resource cannot deliver.',
        de: 'Ein regionaler Ausfall erfordert ein Multi-Region-Design. Durch die Bereitstellung gleichwertiger Ressourcen in einer anderen Region und das Umleiten des Datenverkehrs im Fehlerfall wird eine Resilienz erreicht, die eine einzelne regionale Ressource nicht liefern kann.'
      },
      hint: {
        en: 'The clue is continuity during a full regional outage.',
        de: 'Der Hinweis ist die Aufrechterhaltung des Dienstes bei einem vollständigen regionalen Ausfall.'
      },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/azure/reliability/overview'
    },
    {
      id: 'ai102-037',
      type: 'multiple',
      domain: {
        en: 'Plan and Manage an Azure AI Solution',
        de: 'Azure KI-Lösung planen und verwalten'
      },
      difficulty: 'medium',
      scenario: null,
      question: {
        en: 'Which TWO practices support privacy by design when logging Azure AI application traffic?',
        de: 'Welche ZWEI Maßnahmen unterstützen Privacy by Design beim Protokollieren von Datenverkehr aus Azure AI-Anwendungen?'
      },
      options: [
        {
          id: 'A',
          text: {
            en: 'Minimize how much prompt and response content you store',
            de: 'Die Menge an gespeicherten Prompt- und Antwortinhalten minimieren'
          }
        },
        {
          id: 'B',
          text: {
            en: 'Redact PII before writing logs',
            de: 'PII vor dem Schreiben in Protokolle schwärzen'
          }
        },
        {
          id: 'C',
          text: {
            en: 'Keep all raw payloads forever for convenience',
            de: 'Aus Bequemlichkeit alle Rohdaten dauerhaft aufbewahren'
          }
        },
        {
          id: 'D',
          text: {
            en: 'Reuse production conversations in developer test chats',
            de: 'Produktionsgespräche in Entwickler-Testchats wiederverwenden'
          }
        }
      ],
      correct: [
        'A',
        'B'
      ],
      explanation: {
        en: 'Privacy by design emphasizes data minimization and protection of sensitive data. Redaction and limited retention reduce exposure, while indefinite raw logging and casual reuse of production data increase privacy risk.',
        de: 'Privacy by Design betont Datenminimierung und den Schutz sensibler Daten. Schwärzung und begrenzte Aufbewahrung reduzieren die Exposition, während unbegrenzte Rohdatenprotokollierung und die lockere Wiederverwendung von Produktionsdaten das Datenschutzrisiko erhöhen.'
      },
      hint: {
        en: 'Choose the options that reduce sensitive-data exposure.',
        de: 'Wählen Sie die Optionen, die die Offenlegung sensibler Daten reduzieren.'
      },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/azure/ai-foundry/responsible-ai/responsible-ai-overview'
    },
    {
      id: 'ai102-038',
      type: 'single',
      domain: {
        en: 'Plan and Manage an Azure AI Solution',
        de: 'Azure KI-Lösung planen und verwalten'
      },
      difficulty: 'medium',
      scenario: null,
      question: {
        en: 'In Azure SDK applications running on Azure with managed identity enabled, which credential class should you usually try first?',
        de: 'Welche Anmeldeinformationsklasse sollten Sie in Azure-SDK-Anwendungen, die in Azure mit aktivierter verwalteter Identität ausgeführt werden, normalerweise zuerst verwenden?'
      },
      options: [
        {
          id: 'A',
          text: {
            en: 'DefaultAzureCredential',
            de: 'DefaultAzureCredential'
          }
        },
        {
          id: 'B',
          text: {
            en: 'AnonymousCredential',
            de: 'AnonymousCredential'
          }
        },
        {
          id: 'C',
          text: {
            en: 'StorageSharedKeyCredential',
            de: 'StorageSharedKeyCredential'
          }
        },
        {
          id: 'D',
          text: {
            en: 'AzureCliCredential only',
            de: 'Nur AzureCliCredential'
          }
        }
      ],
      correct: [
        'A'
      ],
      explanation: {
        en: 'DefaultAzureCredential is designed to try the appropriate identity sources automatically, including managed identity in Azure-hosted environments. It is the standard first choice for modern Azure SDK authentication.',
        de: 'DefaultAzureCredential ist dafür ausgelegt, automatisch geeignete Identitätsquellen zu verwenden, einschließlich verwalteter Identität in in Azure gehosteten Umgebungen. Sie ist die Standard-Erstwahl für moderne Azure-SDK-Authentifizierung.'
      },
      hint: {
        en: 'Pick the credential that automatically chains Azure auth sources.',
        de: 'Wählen Sie die Anmeldeklasse, die Azure-Authentifizierungsquellen automatisch verkettet.'
      },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/azure/developer/python/sdk/authentication/credential-chains'
    },
    {
      id: 'ai102-039',
      type: 'multiple',
      domain: {
        en: 'Plan and Manage an Azure AI Solution',
        de: 'Azure KI-Lösung planen und verwalten'
      },
      difficulty: 'hard',
      scenario: null,
      question: {
        en: 'Which TWO statements about Azure AI service access keys are correct?',
        de: 'Welche ZWEI Aussagen zu Zugriffsschlüsseln für Azure AI Services sind korrekt?'
      },
      options: [
        {
          id: 'A',
          text: {
            en: 'Resources typically expose two keys to support staged rotation',
            de: 'Ressourcen stellen typischerweise zwei Schlüssel zur Unterstützung einer gestuften Rotation bereit'
          }
        },
        {
          id: 'B',
          text: {
            en: 'Either valid key can authenticate requests',
            de: 'Jeder gültige Schlüssel kann Anforderungen authentifizieren'
          }
        },
        {
          id: 'C',
          text: {
            en: 'Keys are user-specific and limited by Azure RBAC identity',
            de: 'Schlüssel sind benutzerspezifisch und durch Azure RBAC-Identität eingeschränkt'
          }
        },
        {
          id: 'D',
          text: {
            en: 'Key authentication requires a managed identity',
            de: 'Schlüsselauthentifizierung erfordert eine verwaltete Identität'
          }
        }
      ],
      correct: [
        'A',
        'B'
      ],
      explanation: {
        en: 'Azure AI resources commonly provide two interchangeable access keys so you can rotate one while the other stays active. Key-based access is not tied to a user principal the way Azure RBAC is.',
        de: 'Azure AI-Ressourcen stellen häufig zwei austauschbare Zugriffsschlüssel bereit, sodass Sie einen rotieren können, während der andere aktiv bleibt. Schlüsselbasierter Zugriff ist nicht wie Azure RBAC an ein Benutzerprinzipal gebunden.'
      },
      hint: {
        en: 'Focus on how dual keys support operational rotation.',
        de: 'Konzentrieren Sie sich darauf, wie zwei Schlüssel die operative Rotation unterstützen.'
      },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/azure/ai-services/authentication'
    },
    {
      id: 'ai102-040',
      type: 'single',
      domain: {
        en: 'Implement Content Moderation Solutions',
        de: 'Inhaltsmoderierungslösungen implementieren'
      },
      difficulty: 'easy',
      scenario: null,
      question: {
        en: 'Which option is NOT one of the built-in Azure AI Content Safety harm categories?',
        de: 'Welche Option gehört NICHT zu den integrierten Schadenskategorien von Azure AI Content Safety?'
      },
      options: [
        {
          id: 'A',
          text: {
            en: 'Self-harm',
            de: 'Selbstverletzung'
          }
        },
        {
          id: 'B',
          text: {
            en: 'Violence',
            de: 'Gewalt'
          }
        },
        {
          id: 'C',
          text: {
            en: 'Fraud',
            de: 'Betrug'
          }
        },
        {
          id: 'D',
          text: {
            en: 'Sexual',
            de: 'Sexuell'
          }
        }
      ],
      correct: [
        'C'
      ],
      explanation: {
        en: 'The built-in Content Safety categories are hate, sexual, violence, and self-harm. Fraud is not one of the default harm categories.',
        de: 'Die integrierten Content-Safety-Kategorien sind Hass, sexuelle Inhalte, Gewalt und Selbstverletzung. Betrug gehört nicht zu den Standard-Schadenskategorien.'
      },
      hint: {
        en: 'Remember the four core harm categories.',
        de: 'Merken Sie sich die vier zentralen Schadenskategorien.'
      },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/azure/ai-services/content-safety/overview'
    },
    {
      id: 'ai102-041',
      type: 'multiple',
      domain: {
        en: 'Implement Content Moderation Solutions',
        de: 'Inhaltsmoderierungslösungen implementieren'
      },
      difficulty: 'medium',
      scenario: null,
      question: {
        en: 'Which TWO controls would you combine to block organization-specific banned words and also reject highly unsafe general content?',
        de: 'Welche ZWEI Kontrollen würden Sie kombinieren, um organisationsspezifische verbotene Begriffe zu blockieren und zugleich stark unsichere allgemeine Inhalte abzulehnen?'
      },
      options: [
        {
          id: 'A',
          text: {
            en: 'A custom blocklist',
            de: 'Eine benutzerdefinierte Blockliste'
          }
        },
        {
          id: 'B',
          text: {
            en: 'Severity thresholds',
            de: 'Schweregradschwellen'
          }
        },
        {
          id: 'C',
          text: {
            en: 'A search scoring profile',
            de: 'Ein Such-Scoring-Profil'
          }
        },
        {
          id: 'D',
          text: {
            en: 'A synonym map',
            de: 'Eine Synonymzuordnung'
          }
        }
      ],
      correct: [
        'A',
        'B'
      ],
      explanation: {
        en: 'A blocklist enforces exact organization-specific terms, while severity thresholds control the response to built-in harm categories. Together they cover both custom policy terms and broad harmful content.',
        de: 'Eine Blockliste erzwingt exakte organisationsspezifische Begriffe, während Schweregradschwellen die Reaktion auf integrierte Schadenskategorien steuern. Zusammen decken sie sowohl benutzerdefinierte Richtlinienbegriffe als auch allgemeine schädliche Inhalte ab.'
      },
      hint: {
        en: 'Choose one exact-match control and one harm-scoring control.',
        de: 'Wählen Sie eine Kontrolle für exakte Treffer und eine für Schadensbewertung.'
      },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/azure/ai-services/content-safety/how-to/use-blocklist'
    },
    {
      id: 'ai102-042',
      type: 'scenario',
      domain: {
        en: 'Implement Content Moderation Solutions',
        de: 'Inhaltsmoderierungslösungen implementieren'
      },
      difficulty: 'medium',
      scenario: {
        en: 'At Proseware, Inc., a social app wants to auto-block obviously severe content, but medium-confidence cases should go to moderators for review instead of being silently rejected.',
        de: 'Bei Proseware, Inc.: eine soziale App möchte offensichtlich schwere Inhalte automatisch blockieren, aber Fälle mit mittlerer Sicherheit sollen zur Prüfung an Moderatoren gehen, statt stillschweigend abgelehnt zu werden.'
      },
      question: {
        en: 'What is the best moderation design?',
        de: 'Was ist das beste Moderationsdesign?'
      },
      options: [
        {
          id: 'A',
          text: {
            en: 'Use severity thresholds and route borderline cases to a human review queue',
            de: 'Schweregradschwellen verwenden und Grenzfälle in eine Warteschlange zur menschlichen Prüfung leiten'
          }
        },
        {
          id: 'B',
          text: {
            en: 'Allow all content that is not fully safe',
            de: 'Alle Inhalte zulassen, die nicht vollständig sicher sind'
          }
        },
        {
          id: 'C',
          text: {
            en: 'Disable scoring and only use a synonym map',
            de: 'Bewertung deaktivieren und nur eine Synonymzuordnung verwenden'
          }
        },
        {
          id: 'D',
          text: {
            en: 'Moderate only after content is published',
            de: 'Nur nach der Veröffentlichung moderieren'
          }
        }
      ],
      correct: [
        'A'
      ],
      explanation: {
        en: 'Severity scoring lets you automate high-confidence block decisions while still reserving ambiguous cases for manual review. This balances safety with reduced false positives.',
        de: 'Die Bewertung nach Schweregrad ermöglicht automatisierte Sperrentscheidungen bei hoher Sicherheit, während unklare Fälle weiterhin einer manuellen Prüfung vorbehalten bleiben. Das schafft ein Gleichgewicht zwischen Sicherheit und weniger Fehlalarmen.'
      },
      hint: {
        en: 'Look for the hybrid design that mixes automation and human review.',
        de: 'Suchen Sie nach dem Hybriddesign, das Automatisierung und menschliche Prüfung kombiniert.'
      },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/azure/ai-services/content-safety/overview'
    },
    {
      id: 'ai102-043',
      type: 'single',
      domain: {
        en: 'Implement Content Moderation Solutions',
        de: 'Inhaltsmoderierungslösungen implementieren'
      },
      difficulty: 'medium',
      scenario: null,
      question: {
        en: 'Which Azure service should analyze uploaded photos for sexual or violent content before they are shown to other users?',
        de: 'Welcher Azure-Dienst sollte hochgeladene Fotos auf sexuelle oder gewalttätige Inhalte analysieren, bevor sie anderen Benutzern angezeigt werden?'
      },
      options: [
        {
          id: 'A',
          text: {
            en: 'Azure AI Content Safety image analysis',
            de: 'Azure AI Content Safety Bildanalyse'
          }
        },
        {
          id: 'B',
          text: {
            en: 'Azure AI Search indexer',
            de: 'Azure AI Search-Indexer'
          }
        },
        {
          id: 'C',
          text: {
            en: 'Azure AI Translator',
            de: 'Azure AI Translator'
          }
        },
        {
          id: 'D',
          text: {
            en: 'Azure Policy',
            de: 'Azure Policy'
          }
        }
      ],
      correct: [
        'A'
      ],
      explanation: {
        en: 'Azure AI Content Safety is designed for harmful-content moderation across images and text. Search, translation, and governance services do not perform this moderation task.',
        de: 'Azure AI Content Safety ist für die Moderation schädlicher Inhalte in Bildern und Texten ausgelegt. Such-, Übersetzungs- und Governance-Dienste führen diese Moderationsaufgabe nicht aus.'
      },
      hint: {
        en: 'Choose the service built for safety enforcement on media.',
        de: 'Wählen Sie den Dienst, der für Sicherheitsdurchsetzung bei Medien entwickelt wurde.'
      },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/azure/ai-services/content-safety/overview'
    },
    {
      id: 'ai102-044',
      type: 'multiple',
      domain: {
        en: 'Implement Content Moderation Solutions',
        de: 'Inhaltsmoderierungslösungen implementieren'
      },
      difficulty: 'medium',
      scenario: null,
      question: {
        en: 'When calling Azure AI Content Safety with key-based authentication, which TWO inputs are typically required by the client?',
        de: 'Welche ZWEI Eingaben werden vom Client typischerweise benötigt, wenn Azure AI Content Safety mit schlüsselbasierter Authentifizierung aufgerufen wird?'
      },
      options: [
        {
          id: 'A',
          text: {
            en: 'The service endpoint',
            de: 'Der Dienstendpunkt'
          }
        },
        {
          id: 'B',
          text: {
            en: 'A valid subscription key',
            de: 'Ein gültiger Abonnementschlüssel'
          }
        },
        {
          id: 'C',
          text: {
            en: 'An Azure Search query key',
            de: 'Ein Azure Search-Abfrageschlüssel'
          }
        },
        {
          id: 'D',
          text: {
            en: 'A VM local administrator account',
            de: 'Ein lokales VM-Administratorkonto'
          }
        }
      ],
      correct: [
        'A',
        'B'
      ],
      explanation: {
        en: 'A client needs the endpoint URL to target the resource and a valid subscription key to authenticate the request. The other values are unrelated to the Content Safety API call.',
        de: 'Ein Client benötigt die Endpunkt-URL, um die Ressource anzusprechen, sowie einen gültigen Abonnementschlüssel zur Authentifizierung der Anforderung. Die anderen Werte stehen nicht im Zusammenhang mit dem Content-Safety-API-Aufruf.'
      },
      hint: {
        en: 'Think address plus credential.',
        de: 'Denken Sie an Adresse plus Anmeldeinformation.'
      },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/azure/ai-services/content-safety/quickstart-text'
    },
    {
      id: 'ai102-045',
      type: 'single',
      domain: {
        en: 'Implement Content Moderation Solutions',
        de: 'Inhaltsmoderierungslösungen implementieren'
      },
      difficulty: 'hard',
      scenario: null,
      question: {
        en: 'A platform must detect a newly emerging brand-harassment meme within minutes by using only a small set of text and image examples. Which custom category approach should you evaluate first?',
        de: 'Eine Plattform muss ein neu entstehendes belästigendes Marken-Meme innerhalb von Minuten erkennen, wobei nur eine kleine Menge an Text- und Bildbeispielen verfügbar ist. Welchen Ansatz für benutzerdefinierte Kategorien sollten Sie zuerst prüfen?'
      },
      options: [
        {
          id: 'A',
          text: {
            en: 'Standard custom category deployment',
            de: 'Standardbereitstellung für benutzerdefinierte Kategorien'
          }
        },
        {
          id: 'B',
          text: {
            en: 'Rapid custom category deployment',
            de: 'Rapid-Bereitstellung für benutzerdefinierte Kategorien'
          }
        },
        {
          id: 'C',
          text: {
            en: 'A search synonym map',
            de: 'Eine Such-Synonymzuordnung'
          }
        },
        {
          id: 'D',
          text: {
            en: 'A Document Intelligence custom model',
            de: 'Ein benutzerdefiniertes Modell in Document Intelligence'
          }
        }
      ],
      correct: [
        'B'
      ],
      explanation: {
        en: 'Rapid custom categories are intended for urgent, fast-changing moderation needs and can work with a small set of examples. Standard custom categories are better for deeper, longer-running training with more data.',
        de: 'Rapid Custom Categories sind für dringende, sich schnell ändernde Moderationsanforderungen vorgesehen und können mit einer kleinen Anzahl von Beispielen arbeiten. Standard Custom Categories eignen sich besser für gründlicheres, längerfristiges Training mit mehr Daten.'
      },
      hint: {
        en: 'The key clue is urgent deployment with limited examples.',
        de: 'Der entscheidende Hinweis ist eine dringende Bereitstellung mit wenigen Beispielen.'
      },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/azure/ai-services/content-safety/concepts/custom-categories'
    },
    {
      id: 'ai102-046',
      type: 'single',
      domain: {
        en: 'Implement Content Moderation Solutions',
        de: 'Inhaltsmoderierungslösungen implementieren'
      },
      difficulty: 'medium',
      scenario: null,
      question: {
        en: 'Which statement about Azure AI Content Safety blocklists is correct?',
        de: 'Welche Aussage zu Blocklisten in Azure AI Content Safety ist korrekt?'
      },
      options: [
        {
          id: 'A',
          text: {
            en: 'They are useful for exact-match text terms that must always trigger a policy action',
            de: 'Sie sind nützlich für exakte Textbegriffe, die immer eine Richtlinienaktion auslösen müssen'
          }
        },
        {
          id: 'B',
          text: {
            en: 'They classify images into learned visual categories',
            de: 'Sie klassifizieren Bilder in gelernte visuelle Kategorien'
          }
        },
        {
          id: 'C',
          text: {
            en: 'They replace severity scoring for all harm categories',
            de: 'Sie ersetzen die Bewertung nach Schweregrad für alle Schadenskategorien'
          }
        },
        {
          id: 'D',
          text: {
            en: 'They require Azure AI Search to work',
            de: 'Sie benötigen Azure AI Search, um zu funktionieren'
          }
        }
      ],
      correct: [
        'A'
      ],
      explanation: {
        en: 'Blocklists are designed for exact terms or phrases that your organization wants to always flag or block in text. They complement, rather than replace, the built-in harm classifiers.',
        de: 'Blocklisten sind für exakte Begriffe oder Ausdrücke gedacht, die Ihre Organisation in Texten immer markieren oder blockieren möchte. Sie ergänzen die integrierten Schadensklassifizierer, ersetzen sie aber nicht.'
      },
      hint: {
        en: 'Think of organization-specific exact terms.',
        de: 'Denken Sie an organisationsspezifische exakte Begriffe.'
      },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/azure/ai-services/content-safety/how-to/use-blocklist'
    },
    {
      id: 'ai102-047',
      type: 'scenario',
      domain: {
        en: 'Implement Content Moderation Solutions',
        de: 'Inhaltsmoderierungslösungen implementieren'
      },
      difficulty: 'hard',
      scenario: {
        en: 'The compliance team at Trey Research must detect a policy-specific category named \'leaked internal project names\' even when authors use many paraphrases and variants that are not harmful in the built-in sense.',
        de: 'Das Compliance-Team von Trey Research muss eine richtlinienspezifische Kategorie mit dem Namen \'durchgesickerte interne Projektnamen\' erkennen, selbst wenn Autoren viele Umschreibungen und Varianten verwenden, die im integrierten Sinn nicht schädlich sind.'
      },
      question: {
        en: 'What should you add to the moderation solution?',
        de: 'Was sollten Sie der Moderationslösung hinzufügen?'
      },
      options: [
        {
          id: 'A',
          text: {
            en: 'A custom text category',
            de: 'Eine benutzerdefinierte Textkategorie'
          }
        },
        {
          id: 'B',
          text: {
            en: 'Only a blocklist with five terms',
            de: 'Nur eine Blockliste mit fünf Begriffen'
          }
        },
        {
          id: 'C',
          text: {
            en: 'An Azure Load Balancer',
            de: 'Einen Azure Load Balancer'
          }
        },
        {
          id: 'D',
          text: {
            en: 'A speech synthesis voice',
            de: 'Eine Stimme für Sprachsynthese'
          }
        }
      ],
      correct: [
        'A'
      ],
      explanation: {
        en: 'A custom category is appropriate when you need to detect a business-specific concept that appears in many forms and is not covered by the built-in harm taxonomy. A small exact-match blocklist would miss paraphrases and variants.',
        de: 'Eine benutzerdefinierte Kategorie ist geeignet, wenn Sie ein geschäftsspezifisches Konzept erkennen müssen, das in vielen Formen vorkommt und nicht von der integrierten Schadentaxonomie abgedeckt wird. Eine kleine Blockliste mit exakten Treffern würde Umschreibungen und Varianten übersehen.'
      },
      hint: {
        en: 'The category is semantic and policy-specific, not just a list of exact banned words.',
        de: 'Die Kategorie ist semantisch und richtlinienspezifisch, nicht nur eine Liste exakter verbotener Wörter.'
      },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/azure/ai-services/content-safety/concepts/custom-categories'
    },
    {
      id: 'ai102-048',
      type: 'single',
      domain: {
        en: 'Implement Content Moderation Solutions',
        de: 'Inhaltsmoderierungslösungen implementieren'
      },
      difficulty: 'medium',
      scenario: null,
      question: {
        en: 'Which REST path is used to analyze text with Azure AI Content Safety?',
        de: 'Welcher REST-Pfad wird verwendet, um Text mit Azure AI Content Safety zu analysieren?'
      },
      options: [
        {
          id: 'A',
          text: {
            en: '/contentsafety/text:analyze',
            de: '/contentsafety/text:analyze'
          }
        },
        {
          id: 'B',
          text: {
            en: '/language/analyze-conversations',
            de: '/language/analyze-conversations'
          }
        },
        {
          id: 'C',
          text: {
            en: '/search/indexes/run',
            de: '/search/indexes/run'
          }
        },
        {
          id: 'D',
          text: {
            en: '/documentintelligence/models:classify',
            de: '/documentintelligence/models:classify'
          }
        }
      ],
      correct: [
        'A'
      ],
      explanation: {
        en: 'The Content Safety text moderation REST API uses the /contentsafety/text:analyze route. The other paths belong to different Azure AI services.',
        de: 'Die REST-API für Textmoderation in Content Safety verwendet die Route /contentsafety/text:analyze. Die anderen Pfade gehören zu anderen Azure AI-Diensten.'
      },
      hint: {
        en: 'Pick the endpoint path that explicitly mentions text analysis in Content Safety.',
        de: 'Wählen Sie den Endpunktpfad, der die Textanalyse in Content Safety ausdrücklich nennt.'
      },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/azure/ai-services/content-safety/quickstart-text'
    },
    {
      id: 'ai102-049',
      type: 'single',
      domain: {
        en: 'Implement Computer Vision Solutions',
        de: 'Computer Vision-Lösungen implementieren'
      },
      difficulty: 'easy',
      scenario: null,
      question: {
        en: 'You need to extract printed and handwritten text from a scanned JPG with no custom training. Which capability should you use?',
        de: 'Sie müssen gedruckten und handschriftlichen Text aus einer gescannten JPG-Datei ohne benutzerdefiniertes Training extrahieren. Welche Funktion sollten Sie verwenden?'
      },
      options: [
        {
          id: 'A',
          text: {
            en: 'OCR or Read capability',
            de: 'OCR- oder Read-Funktion'
          }
        },
        {
          id: 'B',
          text: {
            en: 'Face Verify',
            de: 'Face Verify'
          }
        },
        {
          id: 'C',
          text: {
            en: 'Azure AI Translator',
            de: 'Azure AI Translator'
          }
        },
        {
          id: 'D',
          text: {
            en: 'Azure Policy',
            de: 'Azure Policy'
          }
        }
      ],
      correct: [
        'A'
      ],
      explanation: {
        en: 'OCR or Read capabilities are designed to recognize text in images and scanned documents without requiring you to train a model. The other services handle unrelated tasks.',
        de: 'OCR- oder Read-Funktionen sind dafür ausgelegt, Text in Bildern und gescannten Dokumenten zu erkennen, ohne dass Sie ein Modell trainieren müssen. Die anderen Dienste behandeln nicht verwandte Aufgaben.'
      },
      hint: {
        en: 'This is a prebuilt text-from-image scenario.',
        de: 'Dies ist ein vorgefertigtes Text-aus-Bild-Szenario.'
      },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/azure/ai-services/computer-vision/overview-ocr'
    },
    {
      id: 'ai102-050',
      type: 'multiple',
      domain: {
        en: 'Implement Computer Vision Solutions',
        de: 'Computer Vision-Lösungen implementieren'
      },
      difficulty: 'medium',
      scenario: null,
      question: {
        en: 'Which TWO items are required when training a Custom Vision object detection model?',
        de: 'Welche ZWEI Elemente sind erforderlich, wenn Sie ein Custom Vision-Modell zur Objekterkennung trainieren?'
      },
      options: [
        {
          id: 'A',
          text: {
            en: 'Labeled images',
            de: 'Beschriftete Bilder'
          }
        },
        {
          id: 'B',
          text: {
            en: 'Bounding boxes around target objects',
            de: 'Begrenzungsrahmen um Zielobjekte'
          }
        },
        {
          id: 'C',
          text: {
            en: 'A synonym map',
            de: 'Eine Synonymzuordnung'
          }
        },
        {
          id: 'D',
          text: {
            en: 'An Azure Bastion host',
            de: 'Einen Azure Bastion-Host'
          }
        }
      ],
      correct: [
        'A',
        'B'
      ],
      explanation: {
        en: 'Object detection learns from labeled examples and needs bounding boxes to understand where each object appears in training images. Search or infrastructure features are not part of model training.',
        de: 'Die Objekterkennung lernt aus beschrifteten Beispielen und benötigt Begrenzungsrahmen, um zu verstehen, wo jedes Objekt in den Trainingsbildern erscheint. Such- oder Infrastrukturfunktionen gehören nicht zum Modelltraining.'
      },
      hint: {
        en: 'Detection needs both labels and locations.',
        de: 'Erkennung benötigt sowohl Beschriftungen als auch Positionen.'
      },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/azure/ai-services/custom-vision-service/get-started-build-detector'
    },
    {
      id: 'ai102-051',
      type: 'scenario',
      domain: {
        en: 'Implement Computer Vision Solutions',
        de: 'Computer Vision-Lösungen implementieren'
      },
      difficulty: 'hard',
      scenario: {
        en: 'At Trey Research, a retail store has fixed cameras and wants to count how many customers enter a checkout zone in real time from the video feed.',
        de: 'Bei Trey Research: ein Einzelhandelsgeschäft verfügt über feste Kameras und möchte in Echtzeit aus dem Videostream zählen, wie viele Kunden eine Kassenzone betreten.'
      },
      question: {
        en: 'Which Azure AI capability best fits this requirement?',
        de: 'Welche Azure AI-Funktion passt am besten zu dieser Anforderung?'
      },
      options: [
        {
          id: 'A',
          text: {
            en: 'Spatial Analysis',
            de: 'Spatial Analysis'
          }
        },
        {
          id: 'B',
          text: {
            en: 'Translator dictionary lookup',
            de: 'Dictionary Lookup im Translator'
          }
        },
        {
          id: 'C',
          text: {
            en: 'Custom text classification',
            de: 'Benutzerdefinierte Textklassifizierung'
          }
        },
        {
          id: 'D',
          text: {
            en: 'Question answering',
            de: 'Question Answering'
          }
        }
      ],
      correct: [
        'A'
      ],
      explanation: {
        en: 'Spatial Analysis is designed for real-time understanding of people movement and presence in camera-defined zones. It matches scenarios such as counting entries, dwell time, and line analytics.',
        de: 'Spatial Analysis ist für das Echtzeitverständnis von Bewegungen und Anwesenheit von Personen in kameradefinierten Zonen ausgelegt. Es passt zu Szenarien wie Zutrittszählung, Verweildauer und Warteschlangenanalysen.'
      },
      hint: {
        en: 'The clue is live zone-based counting from cameras.',
        de: 'Der Hinweis ist die live zonenbasierte Zählung aus Kameras.'
      },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/azure/ai-services/computer-vision/intro-to-spatial-analysis-public-preview'
    },
    {
      id: 'ai102-052',
      type: 'single',
      domain: {
        en: 'Implement Computer Vision Solutions',
        de: 'Computer Vision-Lösungen implementieren'
      },
      difficulty: 'medium',
      scenario: null,
      question: {
        en: 'You need merchant name, total, and line items from store receipts with minimal setup. Which model should you start with?',
        de: 'Sie benötigen Händlername, Gesamtbetrag und Positionsdaten aus Kassenbelegen mit minimalem Einrichtungsaufwand. Mit welchem Modell sollten Sie beginnen?'
      },
      options: [
        {
          id: 'A',
          text: {
            en: 'Document Intelligence prebuilt receipt model',
            de: 'Vorgefertigtes Belegmodell in Document Intelligence'
          }
        },
        {
          id: 'B',
          text: {
            en: 'Custom Vision classification',
            de: 'Custom Vision-Klassifizierung'
          }
        },
        {
          id: 'C',
          text: {
            en: 'Face detection',
            de: 'Gesichtserkennung'
          }
        },
        {
          id: 'D',
          text: {
            en: 'Azure AI Search synonym map',
            de: 'Azure AI Search-Synonymzuordnung'
          }
        }
      ],
      correct: [
        'A'
      ],
      explanation: {
        en: 'The prebuilt receipt model is trained for common receipt fields and is the fastest low-effort starting point. It avoids the overhead of custom model training when the document type is already supported.',
        de: 'Das vorgefertigte Belegmodell ist auf gängige Belegfelder trainiert und ist der schnellste Startpunkt mit geringem Aufwand. Es vermeidet den Overhead eines benutzerdefinierten Modelltrainings, wenn der Dokumenttyp bereits unterstützt wird.'
      },
      hint: {
        en: 'Use the prebuilt model for a common business document type.',
        de: 'Verwenden Sie das vorgefertigte Modell für einen gängigen Geschäftsdokumenttyp.'
      },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/azure/ai-services/document-intelligence/prebuilt/receipt?view=doc-intel-4.0.0'
    },
    {
      id: 'ai102-053',
      type: 'single',
      domain: {
        en: 'Implement Computer Vision Solutions',
        de: 'Computer Vision-Lösungen implementieren'
      },
      difficulty: 'medium',
      scenario: null,
      question: {
        en: 'After you submit a Document Intelligence REST analyze request, what should your app read to poll for the result?',
        de: 'Was sollte Ihre App lesen, um nach dem Absenden einer Document-Intelligence-Analyseanforderung per REST das Ergebnis abzufragen?'
      },
      options: [
        {
          id: 'A',
          text: {
            en: 'The Operation-Location response header',
            de: 'Den Antwortheader Operation-Location'
          }
        },
        {
          id: 'B',
          text: {
            en: 'The Accept-Language request header',
            de: 'Den Anfrageheader Accept-Language'
          }
        },
        {
          id: 'C',
          text: {
            en: 'The Azure portal activity log only',
            de: 'Nur das Aktivitätsprotokoll im Azure-Portal'
          }
        },
        {
          id: 'D',
          text: {
            en: 'A DNS TXT record',
            de: 'Einen DNS-TXT-Eintrag'
          }
        }
      ],
      correct: [
        'A'
      ],
      explanation: {
        en: 'Document Intelligence uses a long-running operation pattern. The Operation-Location header tells the client where to poll until the analysis is complete.',
        de: 'Document Intelligence verwendet ein Muster mit lang laufenden Vorgängen. Der Header Operation-Location teilt dem Client mit, wo er abfragen soll, bis die Analyse abgeschlossen ist.'
      },
      hint: {
        en: 'Think about the standard async polling header.',
        de: 'Denken Sie an den standardmäßigen Header für asynchrones Polling.'
      },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/azure/ai-services/document-intelligence/how-to-guides/use-sdk-rest-api?view=doc-intel-4.0.0'
    },
    {
      id: 'ai102-054',
      type: 'scenario',
      domain: {
        en: 'Implement Computer Vision Solutions',
        de: 'Computer Vision-Lösungen implementieren'
      },
      difficulty: 'medium',
      scenario: {
        en: 'At Proseware, Inc., a construction company wants photos from job sites to show where workers are missing helmets or safety vests, and it has labeled examples for both objects.',
        de: 'Bei Proseware, Inc.: ein Bauunternehmen möchte auf Fotos von Baustellen erkennen, wo Arbeitern Helme oder Sicherheitswesten fehlen, und verfügt über beschriftete Beispiele für beide Objekte.'
      },
      question: {
        en: 'Which service should you choose?',
        de: 'Welchen Dienst sollten Sie auswählen?'
      },
      options: [
        {
          id: 'A',
          text: {
            en: 'Custom Vision object detection',
            de: 'Custom Vision-Objekterkennung'
          }
        },
        {
          id: 'B',
          text: {
            en: 'Azure AI Translator',
            de: 'Azure AI Translator'
          }
        },
        {
          id: 'C',
          text: {
            en: 'Question answering',
            de: 'Question Answering'
          }
        },
        {
          id: 'D',
          text: {
            en: 'Azure Policy',
            de: 'Azure Policy'
          }
        }
      ],
      correct: [
        'A'
      ],
      explanation: {
        en: 'Object detection is the right approach when you need business-specific visual classes and bounding boxes that show where objects appear. The labeled examples are the key signal that a custom detector is needed.',
        de: 'Objekterkennung ist der richtige Ansatz, wenn Sie geschäftsspezifische visuelle Klassen und Begrenzungsrahmen benötigen, die zeigen, wo Objekte erscheinen. Die beschrifteten Beispiele sind das entscheidende Signal dafür, dass ein benutzerdefinierter Detektor benötigt wird.'
      },
      hint: {
        en: 'You need both custom classes and object locations.',
        de: 'Sie benötigen sowohl benutzerdefinierte Klassen als auch Objektpositionen.'
      },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/azure/ai-services/custom-vision-service/get-started-build-detector'
    },
    {
      id: 'ai102-055',
      type: 'single',
      domain: {
        en: 'Implement Computer Vision Solutions',
        de: 'Computer Vision-Lösungen implementieren'
      },
      difficulty: 'easy',
      scenario: null,
      question: {
        en: 'Which Azure service can index a recorded conference video and automatically produce speech transcripts plus OCR from slides shown on screen?',
        de: 'Welcher Azure-Dienst kann eine aufgezeichnete Konferenz als Video indizieren und automatisch Sprachtranskripte sowie OCR aus eingeblendeten Folien erzeugen?'
      },
      options: [
        {
          id: 'A',
          text: {
            en: 'Azure Video Indexer',
            de: 'Azure Video Indexer'
          }
        },
        {
          id: 'B',
          text: {
            en: 'Azure AI Translator',
            de: 'Azure AI Translator'
          }
        },
        {
          id: 'C',
          text: {
            en: 'Azure Monitor',
            de: 'Azure Monitor'
          }
        },
        {
          id: 'D',
          text: {
            en: 'Azure Key Vault',
            de: 'Azure Key Vault'
          }
        }
      ],
      correct: [
        'A'
      ],
      explanation: {
        en: 'Azure Video Indexer extracts multimodal insights from recorded video, including transcripts and on-screen text. The other services do not analyze recorded video content in this way.',
        de: 'Azure Video Indexer extrahiert multimodale Erkenntnisse aus aufgezeichneten Videos, einschließlich Transkripten und eingeblendetem Text. Die anderen Dienste analysieren aufgezeichnete Videoinhalte nicht auf diese Weise.'
      },
      hint: {
        en: 'Choose the video understanding service.',
        de: 'Wählen Sie den Dienst für Videoverständnis.'
      },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/azure/azure-video-indexer/video-indexer-overview'
    },
    {
      id: 'ai102-056',
      type: 'multiple',
      domain: {
        en: 'Implement Computer Vision Solutions',
        de: 'Computer Vision-Lösungen implementieren'
      },
      difficulty: 'medium',
      scenario: null,
      question: {
        en: 'Which TWO outputs can the Document Intelligence prebuilt layout model extract?',
        de: 'Welche ZWEI Ausgaben kann das vorgefertigte Layout-Modell von Document Intelligence extrahieren?'
      },
      options: [
        {
          id: 'A',
          text: {
            en: 'Tables',
            de: 'Tabellen'
          }
        },
        {
          id: 'B',
          text: {
            en: 'Selection marks such as checkboxes',
            de: 'Auswahlmarkierungen wie Kontrollkästchen'
          }
        },
        {
          id: 'C',
          text: {
            en: 'Speaker diarization',
            de: 'Sprechertrennung'
          }
        },
        {
          id: 'D',
          text: {
            en: 'Face similarity scores',
            de: 'Ähnlichkeitswerte für Gesichter'
          }
        }
      ],
      correct: [
        'A',
        'B'
      ],
      explanation: {
        en: 'The prebuilt layout model focuses on document structure, including lines, paragraphs, tables, and selection marks. Audio and face-analysis features belong to other services.',
        de: 'Das vorgefertigte Layout-Modell konzentriert sich auf die Dokumentstruktur, einschließlich Zeilen, Absätzen, Tabellen und Auswahlmarkierungen. Audio- und Gesichtsanalysefunktionen gehören zu anderen Diensten.'
      },
      hint: {
        en: 'This model is about page structure, not audio or identity.',
        de: 'Dieses Modell betrifft die Seitenstruktur und nicht Audio oder Identität.'
      },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/azure/ai-services/document-intelligence/prebuilt/layout?view=doc-intel-4.0.0'
    },
    {
      id: 'ai102-057',
      type: 'single',
      domain: {
        en: 'Implement Computer Vision Solutions',
        de: 'Computer Vision-Lösungen implementieren'
      },
      difficulty: 'medium',
      scenario: null,
      question: {
        en: 'You need to sort incoming documents into types such as contract, invoice, and purchase order before extracting fields. Which model type is best?',
        de: 'Sie müssen eingehende Dokumente in Typen wie Vertrag, Rechnung und Bestellung einordnen, bevor Felder extrahiert werden. Welcher Modelltyp ist am besten geeignet?'
      },
      options: [
        {
          id: 'A',
          text: {
            en: 'Document Intelligence custom classification model',
            de: 'Benutzerdefiniertes Klassifizierungsmodell in Document Intelligence'
          }
        },
        {
          id: 'B',
          text: {
            en: 'Face Verify',
            de: 'Face Verify'
          }
        },
        {
          id: 'C',
          text: {
            en: 'Azure AI Search synonym map',
            de: 'Azure AI Search-Synonymzuordnung'
          }
        },
        {
          id: 'D',
          text: {
            en: 'Custom question answering',
            de: 'Benutzerdefiniertes Question Answering'
          }
        }
      ],
      correct: [
        'A'
      ],
      explanation: {
        en: 'A custom classification model learns document types from labeled examples, which is exactly what you need before routing documents to the right extraction step. The other options solve unrelated problems.',
        de: 'Ein benutzerdefiniertes Klassifizierungsmodell lernt Dokumenttypen aus beschrifteten Beispielen, was genau benötigt wird, bevor Dokumente an den richtigen Extraktionsschritt weitergeleitet werden. Die anderen Optionen lösen nicht verwandte Probleme.'
      },
      hint: {
        en: 'The task is document-type routing before extraction.',
        de: 'Die Aufgabe ist die Zuordnung von Dokumenttypen vor der Extraktion.'
      },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/azure/ai-services/document-intelligence/train/custom-classifier?view=doc-intel-4.0.0'
    },
    {
      id: 'ai102-058',
      type: 'scenario',
      domain: {
        en: 'Implement Computer Vision Solutions',
        de: 'Computer Vision-Lösungen implementieren'
      },
      difficulty: 'medium',
      scenario: {
        en: 'Proseware, Inc. wants to read multilingual aisle signs from warehouse photos without training a custom model.',
        de: 'Proseware, Inc. möchte mehrsprachige Gangschilder aus Lagerfotos lesen, ohne ein benutzerdefiniertes Modell zu trainieren.'
      },
      question: {
        en: 'Which capability should it use first?',
        de: 'Welche Funktion sollte es zuerst verwenden?'
      },
      options: [
        {
          id: 'A',
          text: {
            en: 'OCR or Read capability',
            de: 'OCR- oder Read-Funktion'
          }
        },
        {
          id: 'B',
          text: {
            en: 'Custom text classification',
            de: 'Benutzerdefinierte Textklassifizierung'
          }
        },
        {
          id: 'C',
          text: {
            en: 'Speech synthesis',
            de: 'Sprachsynthese'
          }
        },
        {
          id: 'D',
          text: {
            en: 'Azure Policy',
            de: 'Azure Policy'
          }
        }
      ],
      correct: [
        'A'
      ],
      explanation: {
        en: 'This is a standard OCR scenario: extract visible text from images using a prebuilt service. No custom model is required when the task is reading text from photos.',
        de: 'Dies ist ein Standardszenario für OCR: sichtbaren Text aus Bildern mit einem vorgefertigten Dienst extrahieren. Ein benutzerdefiniertes Modell ist nicht erforderlich, wenn die Aufgabe darin besteht, Text aus Fotos zu lesen.'
      },
      hint: {
        en: 'The requirement is text recognition from images, not document classification.',
        de: 'Die Anforderung ist Texterkennung aus Bildern und nicht Dokumentklassifizierung.'
      },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/azure/ai-services/computer-vision/overview-ocr'
    },
    {
      id: 'ai102-059',
      type: 'scenario',
      domain: {
        en: 'Implement Computer Vision Solutions',
        de: 'Computer Vision-Lösungen implementieren'
      },
      difficulty: 'hard',
      scenario: {
        en: 'At Trey Research, a Python developer calls client.begin_analyze_document(\'prebuilt-layout\', body=f) against Document Intelligence.',
        de: 'Bei Trey Research: ein Python-Entwickler ruft client.begin_analyze_document(\'prebuilt-layout\', body=f) für Document Intelligence auf.'
      },
      question: {
        en: 'What does the SDK return immediately?',
        de: 'Was gibt das SDK unmittelbar zurück?'
      },
      options: [
        {
          id: 'A',
          text: {
            en: 'A poller for a long-running operation',
            de: 'Einen Poller für einen lang laufenden Vorgang'
          }
        },
        {
          id: 'B',
          text: {
            en: 'The final JSON result synchronously',
            de: 'Das endgültige JSON-Ergebnis synchron'
          }
        },
        {
          id: 'C',
          text: {
            en: 'A Blob SAS token',
            de: 'Ein Blob-SAS-Token'
          }
        },
        {
          id: 'D',
          text: {
            en: 'A Custom Vision project ID',
            de: 'Eine Custom Vision-Projekt-ID'
          }
        }
      ],
      correct: [
        'A'
      ],
      explanation: {
        en: 'The begin_ prefix in Azure SDKs typically indicates a long-running operation. Document analysis is asynchronous, so the SDK returns a poller that you later ask for the final result.',
        de: 'Das Präfix begin_ in Azure SDKs weist typischerweise auf einen lang laufenden Vorgang hin. Die Dokumentanalyse ist asynchron, daher gibt das SDK einen Poller zurück, über den Sie später das Endergebnis abrufen.'
      },
      hint: {
        en: 'Look for the long-running operation pattern.',
        de: 'Achten Sie auf das Muster für lang laufende Vorgänge.'
      },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/azure/ai-services/document-intelligence/how-to-guides/use-sdk-rest-api?view=doc-intel-4.0.0'
    },
    {
      id: 'ai102-060',
      type: 'multiple',
      domain: {
        en: 'Implement Computer Vision Solutions',
        de: 'Computer Vision-Lösungen implementieren'
      },
      difficulty: 'medium',
      scenario: null,
      question: {
        en: 'Which TWO service choices are correctly matched to their scenarios?',
        de: 'Welche ZWEI Dienstauswahlen sind korrekt ihren Szenarien zugeordnet?'
      },
      options: [
        {
          id: 'A',
          text: {
            en: 'Use Image Analysis for captions and tags without custom training',
            de: 'Image Analysis für Bildunterschriften und Tags ohne benutzerdefiniertes Training verwenden'
          }
        },
        {
          id: 'B',
          text: {
            en: 'Use Custom Vision for business-specific labeled image classes',
            de: 'Custom Vision für geschäftsspezifische beschriftete Bildklassen verwenden'
          }
        },
        {
          id: 'C',
          text: {
            en: 'Use Translator for object detection',
            de: 'Translator für Objekterkennung verwenden'
          }
        },
        {
          id: 'D',
          text: {
            en: 'Use Azure AI Search indexers for face verification',
            de: 'Azure AI Search-Indexer für die Gesichtsverifizierung verwenden'
          }
        }
      ],
      correct: [
        'A',
        'B'
      ],
      explanation: {
        en: 'Image Analysis covers general prebuilt visual features, while Custom Vision is appropriate when your organization has its own labeled categories. Translator and Search indexers do not perform these vision tasks.',
        de: 'Image Analysis deckt allgemeine vorgefertigte visuelle Funktionen ab, während Custom Vision geeignet ist, wenn Ihre Organisation eigene beschriftete Kategorien hat. Translator und Search-Indexer führen diese Vision-Aufgaben nicht aus.'
      },
      hint: {
        en: 'Choose one prebuilt vision option and one custom-trained vision option.',
        de: 'Wählen Sie eine vorgefertigte Vision-Option und eine benutzerdefiniert trainierte Vision-Option.'
      },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/azure/ai-services/computer-vision/overview-image-analysis'
    },
    {
      id: 'ai102-061',
      type: 'single',
      domain: {
        en: 'Implement NLP Solutions',
        de: 'NLP-Lösungen implementieren'
      },
      difficulty: 'easy',
      scenario: null,
      question: {
        en: 'Which Azure AI Language feature identifies personal information such as phone numbers and credit card numbers in text?',
        de: 'Welche Funktion von Azure AI Language identifiziert personenbezogene Informationen wie Telefonnummern und Kreditkartennummern in Text?'
      },
      options: [
        {
          id: 'A',
          text: {
            en: 'PII detection',
            de: 'PII-Erkennung'
          }
        },
        {
          id: 'B',
          text: {
            en: 'Question answering',
            de: 'Question Answering'
          }
        },
        {
          id: 'C',
          text: {
            en: 'Object detection',
            de: 'Objekterkennung'
          }
        },
        {
          id: 'D',
          text: {
            en: 'Face detection',
            de: 'Gesichtserkennung'
          }
        }
      ],
      correct: [
        'A'
      ],
      explanation: {
        en: 'PII detection is the text-analytics feature designed to find sensitive personal data and optionally support redaction workflows. The other features do not identify protected personal information in text.',
        de: 'PII-Erkennung ist die Textanalysefunktion, die zum Auffinden sensibler personenbezogener Daten entwickelt wurde und optional Schwärzungsworkflows unterstützt. Die anderen Funktionen identifizieren keine geschützten personenbezogenen Informationen in Text.'
      },
      hint: {
        en: 'Choose the text feature focused on privacy-sensitive entities.',
        de: 'Wählen Sie die Textfunktion, die auf datenschutzrelevante Entitäten ausgerichtet ist.'
      },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/azure/ai-services/language-service/personally-identifiable-information/overview'
    },
    {
      id: 'ai102-062',
      type: 'multiple',
      domain: {
        en: 'Implement NLP Solutions',
        de: 'NLP-Lösungen implementieren'
      },
      difficulty: 'medium',
      scenario: null,
      question: {
        en: 'Which TWO tasks are handled by Azure AI Language text analytics?',
        de: 'Welche ZWEI Aufgaben werden von Azure AI Language Text Analytics übernommen?'
      },
      options: [
        {
          id: 'A',
          text: {
            en: 'Key phrase extraction',
            de: 'Schlüsselphrasenextraktion'
          }
        },
        {
          id: 'B',
          text: {
            en: 'Language detection',
            de: 'Spracherkennung'
          }
        },
        {
          id: 'C',
          text: {
            en: 'Face verification',
            de: 'Gesichtsverifizierung'
          }
        },
        {
          id: 'D',
          text: {
            en: 'Object detection',
            de: 'Objekterkennung'
          }
        }
      ],
      correct: [
        'A',
        'B'
      ],
      explanation: {
        en: 'Text Analytics provides language-oriented features such as key phrase extraction and language detection. Face and object detection belong to computer vision services.',
        de: 'Text Analytics bietet sprachbezogene Funktionen wie Schlüsselphrasenextraktion und Spracherkennung. Gesichts- und Objekterkennung gehören zu Computer-Vision-Diensten.'
      },
      hint: {
        en: 'Pick the two language-processing tasks.',
        de: 'Wählen Sie die beiden Sprachverarbeitungsaufgaben.'
      },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/azure/ai-services/language-service/overview'
    },
    {
      id: 'ai102-063',
      type: 'single',
      domain: {
        en: 'Implement NLP Solutions',
        de: 'NLP-Lösungen implementieren'
      },
      difficulty: 'medium',
      scenario: null,
      question: {
        en: 'You want a chatbot to map utterances such as \'cancel my order\' to intents and also extract entities like order number. Which feature should you use?',
        de: 'Sie möchten, dass ein Chatbot Äußerungen wie \'storniere meine Bestellung\' auf Intents abbildet und außerdem Entitäten wie die Bestellnummer extrahiert. Welche Funktion sollten Sie verwenden?'
      },
      options: [
        {
          id: 'A',
          text: {
            en: 'Conversational Language Understanding',
            de: 'Conversational Language Understanding'
          }
        },
        {
          id: 'B',
          text: {
            en: 'Azure AI Search scoring profiles',
            de: 'Azure AI Search-Scoring-Profile'
          }
        },
        {
          id: 'C',
          text: {
            en: 'OCR',
            de: 'OCR'
          }
        },
        {
          id: 'D',
          text: {
            en: 'Document Intelligence layout',
            de: 'Document Intelligence Layout'
          }
        }
      ],
      correct: [
        'A'
      ],
      explanation: {
        en: 'Conversational Language Understanding is built to classify utterances into intents and extract entities from conversational input. That is exactly the requirement described in the scenario.',
        de: 'Conversational Language Understanding ist dafür gebaut, Äußerungen in Intents zu klassifizieren und Entitäten aus konversationellen Eingaben zu extrahieren. Genau das wird in diesem Szenario benötigt.'
      },
      hint: {
        en: 'The clue is intents plus entities from chat input.',
        de: 'Der Hinweis sind Intents plus Entitäten aus Chat-Eingaben.'
      },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/azure/ai-services/language-service/conversational-language-understanding/overview'
    },
    {
      id: 'ai102-064',
      type: 'scenario',
      domain: {
        en: 'Implement NLP Solutions',
        de: 'NLP-Lösungen implementieren'
      },
      difficulty: 'hard',
      scenario: {
        en: 'At Proseware, Inc., a support bot must answer natural-language questions from a curated FAQ and product manual corpus without generating free-form opinions.',
        de: 'Bei Proseware, Inc.: ein Support-Bot muss natürlichsprachliche Fragen aus einem kuratierten FAQ- und Produkthandbuchbestand beantworten, ohne frei erfundene Meinungen zu erzeugen.'
      },
      question: {
        en: 'Which Azure AI feature best fits this requirement?',
        de: 'Welche Azure AI-Funktion passt am besten zu dieser Anforderung?'
      },
      options: [
        {
          id: 'A',
          text: {
            en: 'Question answering',
            de: 'Question Answering'
          }
        },
        {
          id: 'B',
          text: {
            en: 'Face detection',
            de: 'Gesichtserkennung'
          }
        },
        {
          id: 'C',
          text: {
            en: 'Custom Vision',
            de: 'Custom Vision'
          }
        },
        {
          id: 'D',
          text: {
            en: 'Azure Monitor',
            de: 'Azure Monitor'
          }
        }
      ],
      correct: [
        'A'
      ],
      explanation: {
        en: 'Question answering is optimized for returning the best answer from a curated knowledge base or document source. It is a better fit than free-form generation when answers should come from approved support content.',
        de: 'Question Answering ist darauf optimiert, die beste Antwort aus einer kuratierten Wissensdatenbank oder Dokumentquelle zurückzugeben. Es passt besser als freie Generierung, wenn Antworten aus genehmigten Supportinhalten stammen sollen.'
      },
      hint: {
        en: 'Look for the FAQ-style answer retrieval feature.',
        de: 'Suchen Sie nach der Funktion für FAQ-ähnlichen Antwortabruf.'
      },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/azure/ai-services/language-service/question-answering/overview'
    },
    {
      id: 'ai102-065',
      type: 'single',
      domain: {
        en: 'Implement NLP Solutions',
        de: 'NLP-Lösungen implementieren'
      },
      difficulty: 'medium',
      scenario: null,
      question: {
        en: 'Which feature should you use to pull out the most important phrases from a long customer feedback paragraph?',
        de: 'Welche Funktion sollten Sie verwenden, um die wichtigsten Ausdrücke aus einem langen Absatz mit Kundenfeedback herauszuziehen?'
      },
      options: [
        {
          id: 'A',
          text: {
            en: 'Key phrase extraction',
            de: 'Schlüsselphrasenextraktion'
          }
        },
        {
          id: 'B',
          text: {
            en: 'Speech synthesis',
            de: 'Sprachsynthese'
          }
        },
        {
          id: 'C',
          text: {
            en: 'OCR',
            de: 'OCR'
          }
        },
        {
          id: 'D',
          text: {
            en: 'Face Verify',
            de: 'Face Verify'
          }
        }
      ],
      correct: [
        'A'
      ],
      explanation: {
        en: 'Key phrase extraction returns the main concepts and terms that summarize a piece of text. It is useful when you want compact topical signals rather than a full summary.',
        de: 'Die Schlüsselphrasenextraktion liefert die wichtigsten Konzepte und Begriffe, die einen Text zusammenfassen. Sie ist nützlich, wenn Sie kompakte thematische Signale statt einer vollständigen Zusammenfassung möchten.'
      },
      hint: {
        en: 'The goal is important terms, not full sentence rewriting.',
        de: 'Das Ziel sind wichtige Begriffe und nicht das Umschreiben ganzer Sätze.'
      },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/azure/ai-services/language-service/key-phrase-extraction/overview'
    },
    {
      id: 'ai102-066',
      type: 'single',
      domain: {
        en: 'Implement NLP Solutions',
        de: 'NLP-Lösungen implementieren'
      },
      difficulty: 'medium',
      scenario: null,
      question: {
        en: 'Before translating a batch of user comments, which Azure AI Language feature can automatically determine the source language of each comment?',
        de: 'Welche Funktion von Azure AI Language kann vor der Übersetzung eines Stapels von Benutzerkommentaren automatisch die Ausgangssprache jedes Kommentars bestimmen?'
      },
      options: [
        {
          id: 'A',
          text: {
            en: 'Language detection',
            de: 'Spracherkennung'
          }
        },
        {
          id: 'B',
          text: {
            en: 'Question answering',
            de: 'Question Answering'
          }
        },
        {
          id: 'C',
          text: {
            en: 'Object detection',
            de: 'Objekterkennung'
          }
        },
        {
          id: 'D',
          text: {
            en: 'Face detection',
            de: 'Gesichtserkennung'
          }
        }
      ],
      correct: [
        'A'
      ],
      explanation: {
        en: 'Language detection identifies the primary language of each text input, which is often the first step before routing text to translation or language-specific processing. The other services do not determine text language.',
        de: 'Die Spracherkennung identifiziert die primäre Sprache jeder Texteingabe und ist häufig der erste Schritt, bevor Text an Übersetzung oder sprachspezifische Verarbeitung weitergeleitet wird. Die anderen Dienste bestimmen keine Textsprache.'
      },
      hint: {
        en: 'This is the pre-translation identification step.',
        de: 'Dies ist der Identifikationsschritt vor der Übersetzung.'
      },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/azure/ai-services/language-service/language-detection/overview'
    },
    {
      id: 'ai102-067',
      type: 'scenario',
      domain: {
        en: 'Implement NLP Solutions',
        de: 'NLP-Lösungen implementieren'
      },
      difficulty: 'medium',
      scenario: {
        en: 'At Trey Research, a contact center needs live transcription of callers speaking into microphones so agents can see text as the conversation happens.',
        de: 'Bei Trey Research: ein Contact Center benötigt eine Live-Transkription von Anrufern, die in Mikrofone sprechen, damit Agenten den Text während des Gesprächs sehen können.'
      },
      question: {
        en: 'Which Azure AI capability should you use?',
        de: 'Welche Azure AI-Funktion sollten Sie verwenden?'
      },
      options: [
        {
          id: 'A',
          text: {
            en: 'Speech to text',
            de: 'Speech to Text'
          }
        },
        {
          id: 'B',
          text: {
            en: 'Text to speech',
            de: 'Text to Speech'
          }
        },
        {
          id: 'C',
          text: {
            en: 'Custom Vision',
            de: 'Custom Vision'
          }
        },
        {
          id: 'D',
          text: {
            en: 'Knowledge store',
            de: 'Knowledge Store'
          }
        }
      ],
      correct: [
        'A'
      ],
      explanation: {
        en: 'Speech to text converts spoken audio into text, including real-time streaming scenarios. That makes it the right capability for live agent transcription.',
        de: 'Speech to Text wandelt gesprochene Audiodaten in Text um, einschließlich Echtzeit-Streaming-Szenarien. Damit ist es die richtige Funktion für die Live-Transkription für Agenten.'
      },
      hint: {
        en: 'The requirement is real-time speech recognition.',
        de: 'Die Anforderung ist Echtzeit-Spracherkennung.'
      },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/azure/ai-services/speech-service/speech-to-text'
    },
    {
      id: 'ai102-068',
      type: 'single',
      domain: {
        en: 'Implement NLP Solutions',
        de: 'NLP-Lösungen implementieren'
      },
      difficulty: 'medium',
      scenario: null,
      question: {
        en: 'Which Azure AI capability converts application text into natural-sounding spoken audio?',
        de: 'Welche Azure AI-Funktion wandelt Anwendungstext in natürlich klingende gesprochene Audiodaten um?'
      },
      options: [
        {
          id: 'A',
          text: {
            en: 'Text to speech',
            de: 'Text to Speech'
          }
        },
        {
          id: 'B',
          text: {
            en: 'Speech to text',
            de: 'Speech to Text'
          }
        },
        {
          id: 'C',
          text: {
            en: 'Question answering',
            de: 'Question Answering'
          }
        },
        {
          id: 'D',
          text: {
            en: 'OCR',
            de: 'OCR'
          }
        }
      ],
      correct: [
        'A'
      ],
      explanation: {
        en: 'Text to speech synthesizes spoken output from text input. It is used for voice responses, assistants, accessibility features, and automated announcements.',
        de: 'Text to Speech synthetisiert gesprochene Ausgabe aus Texteingaben. Es wird für Sprachantworten, Assistenten, Barrierefreiheit und automatisierte Ansagen verwendet.'
      },
      hint: {
        en: 'Choose the speech-output capability.',
        de: 'Wählen Sie die Funktion für Sprachausgabe.'
      },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/azure/ai-services/speech-service/text-to-speech'
    },
    {
      id: 'ai102-069',
      type: 'single',
      domain: {
        en: 'Implement NLP Solutions',
        de: 'NLP-Lösungen implementieren'
      },
      difficulty: 'medium',
      scenario: null,
      question: {
        en: 'In the Speech SDK, which class is typically used to capture microphone audio and transcribe it to text?',
        de: 'Welche Klasse wird im Speech SDK typischerweise verwendet, um Mikrofon-Audio aufzunehmen und in Text zu transkribieren?'
      },
      options: [
        {
          id: 'A',
          text: {
            en: 'SpeechRecognizer',
            de: 'SpeechRecognizer'
          }
        },
        {
          id: 'B',
          text: {
            en: 'SearchClient',
            de: 'SearchClient'
          }
        },
        {
          id: 'C',
          text: {
            en: 'DocumentIntelligenceClient',
            de: 'DocumentIntelligenceClient'
          }
        },
        {
          id: 'D',
          text: {
            en: 'FaceClient',
            de: 'FaceClient'
          }
        }
      ],
      correct: [
        'A'
      ],
      explanation: {
        en: 'SpeechRecognizer is the SDK type for recognizing spoken audio as text. The other client types belong to different Azure services.',
        de: 'SpeechRecognizer ist der SDK-Typ zur Erkennung gesprochener Audiodaten als Text. Die anderen Clienttypen gehören zu anderen Azure-Diensten.'
      },
      hint: {
        en: 'Pick the recognizer class for speech input.',
        de: 'Wählen Sie die Erkennungsklasse für Spracheingaben.'
      },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/azure/ai-services/speech-service/get-started-speech-to-text'
    },
    {
      id: 'ai102-070',
      type: 'multiple',
      domain: {
        en: 'Implement NLP Solutions',
        de: 'NLP-Lösungen implementieren'
      },
      difficulty: 'medium',
      scenario: null,
      question: {
        en: 'Which TWO elements can SSML control for Azure AI Speech synthesis?',
        de: 'Welche ZWEI Elemente kann SSML für die Sprachsynthese mit Azure AI Speech steuern?'
      },
      options: [
        {
          id: 'A',
          text: {
            en: 'Speaking rate',
            de: 'Sprechgeschwindigkeit'
          }
        },
        {
          id: 'B',
          text: {
            en: 'Voice selection',
            de: 'Stimmauswahl'
          }
        },
        {
          id: 'C',
          text: {
            en: 'Virtual network peering',
            de: 'Virtuelles Netzwerk-Peering'
          }
        },
        {
          id: 'D',
          text: {
            en: 'Blob lifecycle rules',
            de: 'Blob-Lebenszyklusregeln'
          }
        }
      ],
      correct: [
        'A',
        'B'
      ],
      explanation: {
        en: 'SSML lets you shape synthesized speech output, including voice choice, pacing, emphasis, and pronunciation-related controls. Network and storage settings are unrelated.',
        de: 'SSML ermöglicht die Gestaltung der synthetisierten Sprachausgabe, einschließlich Stimmauswahl, Sprechtempo, Betonung und aussprachebezogener Steuerung. Netzwerk- und Speichereinstellungen sind nicht relevant.'
      },
      hint: {
        en: 'Think about speech rendering controls.',
        de: 'Denken Sie an Steuerungsmöglichkeiten für die Sprachausgabe.'
      },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/azure/ai-services/speech-service/speech-synthesis-markup'
    },
    {
      id: 'ai102-071',
      type: 'scenario',
      domain: {
        en: 'Implement NLP Solutions',
        de: 'NLP-Lösungen implementieren'
      },
      difficulty: 'hard',
      scenario: {
        en: 'At Proseware, Inc., a travel assistant must understand utterances such as \'book a flight to Berlin next Friday\' and extract the destination city and date.',
        de: 'Bei Proseware, Inc.: ein Reiseassistent muss Äußerungen wie \'Buche einen Flug nach Berlin nächsten Freitag\' verstehen und die Zielstadt sowie das Datum extrahieren.'
      },
      question: {
        en: 'Which Azure AI feature should you implement?',
        de: 'Welche Azure AI-Funktion sollten Sie implementieren?'
      },
      options: [
        {
          id: 'A',
          text: {
            en: 'Conversational Language Understanding',
            de: 'Conversational Language Understanding'
          }
        },
        {
          id: 'B',
          text: {
            en: 'Azure AI Search synonym maps',
            de: 'Azure AI Search-Synonymzuordnungen'
          }
        },
        {
          id: 'C',
          text: {
            en: 'Custom Vision object detection',
            de: 'Custom Vision-Objekterkennung'
          }
        },
        {
          id: 'D',
          text: {
            en: 'OCR',
            de: 'OCR'
          }
        }
      ],
      correct: [
        'A'
      ],
      explanation: {
        en: 'CLU is designed to classify utterances into intents such as booking and to extract entities such as city and date from conversational language. That is the exact need in this scenario.',
        de: 'CLU ist dafür ausgelegt, Äußerungen in Intents wie Buchung zu klassifizieren und Entitäten wie Stadt und Datum aus Konversationssprache zu extrahieren. Genau das wird in diesem Szenario benötigt.'
      },
      hint: {
        en: 'You need intent detection plus entity extraction from natural language.',
        de: 'Sie benötigen Intenterkennung plus Entitätsextraktion aus natürlicher Sprache.'
      },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/azure/ai-services/language-service/conversational-language-understanding/overview'
    },
    {
      id: 'ai102-072',
      type: 'multiple',
      domain: {
        en: 'Implement NLP Solutions',
        de: 'NLP-Lösungen implementieren'
      },
      difficulty: 'medium',
      scenario: null,
      question: {
        en: 'Which TWO core outputs are produced by a Conversational Language Understanding model?',
        de: 'Welche ZWEI zentralen Ausgaben produziert ein Modell für Conversational Language Understanding?'
      },
      options: [
        {
          id: 'A',
          text: {
            en: 'Intents',
            de: 'Intents'
          }
        },
        {
          id: 'B',
          text: {
            en: 'Entities',
            de: 'Entitäten'
          }
        },
        {
          id: 'C',
          text: {
            en: 'Bounding boxes',
            de: 'Begrenzungsrahmen'
          }
        },
        {
          id: 'D',
          text: {
            en: 'Image captions',
            de: 'Bildunterschriften'
          }
        }
      ],
      correct: [
        'A',
        'B'
      ],
      explanation: {
        en: 'CLU models focus on understanding user meaning in conversation through intents and entities. Bounding boxes and captions belong to computer vision tasks.',
        de: 'CLU-Modelle konzentrieren sich darauf, die Benutzerabsicht in Gesprächen über Intents und Entitäten zu verstehen. Begrenzungsrahmen und Bildunterschriften gehören zu Computer-Vision-Aufgaben.'
      },
      hint: {
        en: 'This feature models meaning, not image geometry.',
        de: 'Diese Funktion modelliert Bedeutung und nicht Bildgeometrie.'
      },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/azure/ai-services/language-service/conversational-language-understanding/overview'
    },
    {
      id: 'ai102-073',
      type: 'single',
      domain: {
        en: 'Implement NLP Solutions',
        de: 'NLP-Lösungen implementieren'
      },
      difficulty: 'medium',
      scenario: null,
      question: {
        en: 'You must extract medications, symptoms, and diagnoses from clinical notes. Which Azure AI feature should you use?',
        de: 'Sie müssen Medikamente, Symptome und Diagnosen aus klinischen Notizen extrahieren. Welche Azure AI-Funktion sollten Sie verwenden?'
      },
      options: [
        {
          id: 'A',
          text: {
            en: 'Text Analytics for health',
            de: 'Text Analytics for Health'
          }
        },
        {
          id: 'B',
          text: {
            en: 'Face detection',
            de: 'Gesichtserkennung'
          }
        },
        {
          id: 'C',
          text: {
            en: 'Azure AI Search',
            de: 'Azure AI Search'
          }
        },
        {
          id: 'D',
          text: {
            en: 'Custom Vision',
            de: 'Custom Vision'
          }
        }
      ],
      correct: [
        'A'
      ],
      explanation: {
        en: 'Text Analytics for health is specialized for extracting medically relevant entities and relations from clinical text. The other services are not designed for healthcare NLP.',
        de: 'Text Analytics for Health ist auf die Extraktion medizinisch relevanter Entitäten und Beziehungen aus klinischem Text spezialisiert. Die anderen Dienste sind nicht für NLP im Gesundheitswesen ausgelegt.'
      },
      hint: {
        en: 'The domain clue is healthcare text.',
        de: 'Der Domänenhinweis ist medizinischer Text.'
      },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/azure/ai-services/language-service/text-analytics-for-health/overview'
    },
    {
      id: 'ai102-074',
      type: 'scenario',
      domain: {
        en: 'Implement NLP Solutions',
        de: 'NLP-Lösungen implementieren'
      },
      difficulty: 'medium',
      scenario: {
        en: 'Trey Research stores customer chat transcripts. Before archiving them, phone numbers, email addresses, and government IDs must be masked automatically.',
        de: 'Trey Research speichert Kundenchat-Transkripte. Vor der Archivierung müssen Telefonnummern, E-Mail-Adressen und staatliche Ausweisnummern automatisch maskiert werden.'
      },
      question: {
        en: 'Which feature should be added?',
        de: 'Welche Funktion sollte hinzugefügt werden?'
      },
      options: [
        {
          id: 'A',
          text: {
            en: 'PII detection and redaction',
            de: 'PII-Erkennung und Schwärzung'
          }
        },
        {
          id: 'B',
          text: {
            en: 'Image captions',
            de: 'Bildunterschriften'
          }
        },
        {
          id: 'C',
          text: {
            en: 'Question answering',
            de: 'Question Answering'
          }
        },
        {
          id: 'D',
          text: {
            en: 'Speech translation',
            de: 'Speech Translation'
          }
        }
      ],
      correct: [
        'A'
      ],
      explanation: {
        en: 'PII detection is designed to find sensitive personal data in text and can support workflows that redact it before storage or downstream processing. This directly addresses the masking requirement.',
        de: 'PII-Erkennung ist dafür ausgelegt, sensible personenbezogene Daten in Text zu finden und kann Workflows unterstützen, die diese vor der Speicherung oder Weiterverarbeitung schwärzen. Das adressiert direkt die Maskierungsanforderung.'
      },
      hint: {
        en: 'The goal is privacy-preserving storage of text.',
        de: 'Das Ziel ist die datenschutzfreundliche Speicherung von Text.'
      },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/azure/ai-services/language-service/personally-identifiable-information/overview'
    },
    {
      id: 'ai102-075',
      type: 'single',
      domain: {
        en: 'Implement NLP Solutions',
        de: 'NLP-Lösungen implementieren'
      },
      difficulty: 'hard',
      scenario: null,
      question: {
        en: 'When sending a multilingual batch of documents to the Azure AI Language analyze-text API, which per-document property helps the service interpret each item correctly?',
        de: 'Welche Eigenschaft pro Dokument hilft dem Azure AI Language analyze-text-API-Dienst bei einem mehrsprachigen Dokumentstapel, jedes Element korrekt zu interpretieren?'
      },
      options: [
        {
          id: 'A',
          text: {
            en: 'language',
            de: 'language'
          }
        },
        {
          id: 'B',
          text: {
            en: 'frameRate',
            de: 'frameRate'
          }
        },
        {
          id: 'C',
          text: {
            en: 'voiceName',
            de: 'voiceName'
          }
        },
        {
          id: 'D',
          text: {
            en: 'bbox',
            de: 'bbox'
          }
        }
      ],
      correct: [
        'A'
      ],
      explanation: {
        en: 'Each document in many Language API requests can include its language so the service uses the right processing pipeline. The other properties belong to audio or image scenarios.',
        de: 'Jedes Dokument kann in vielen Language-API-Anforderungen seine Sprache angeben, damit der Dienst die richtige Verarbeitungspipeline verwendet. Die anderen Eigenschaften gehören zu Audio- oder Bildszenarien.'
      },
      hint: {
        en: 'This is the per-document language hint in the request payload.',
        de: 'Dies ist der Sprachhinweis pro Dokument in der Anforderung.'
      },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/azure/ai-services/language-service/how-to/call-api'
    },
    {
      id: 'ai102-076',
      type: 'single',
      domain: {
        en: 'Implement NLP Solutions',
        de: 'NLP-Lösungen implementieren'
      },
      difficulty: 'medium',
      scenario: null,
      question: {
        en: 'Which Azure AI Language feature links a text mention such as \'Paris\' to a known entity so the system can disambiguate whether it means the city or another concept?',
        de: 'Welche Funktion von Azure AI Language verknüpft eine Texterwähnung wie \'Paris\' mit einer bekannten Entität, sodass das System unterscheiden kann, ob die Stadt oder ein anderes Konzept gemeint ist?'
      },
      options: [
        {
          id: 'A',
          text: {
            en: 'Entity linking',
            de: 'Entity Linking'
          }
        },
        {
          id: 'B',
          text: {
            en: 'Speech synthesis',
            de: 'Sprachsynthese'
          }
        },
        {
          id: 'C',
          text: {
            en: 'OCR',
            de: 'OCR'
          }
        },
        {
          id: 'D',
          text: {
            en: 'Image analysis',
            de: 'Bildanalyse'
          }
        }
      ],
      correct: [
        'A'
      ],
      explanation: {
        en: 'Entity linking goes beyond extraction by connecting a mention in text to a canonical known entity. This helps resolve ambiguity for names and places.',
        de: 'Entity Linking geht über die reine Extraktion hinaus, indem eine Erwähnung im Text mit einer kanonischen bekannten Entität verknüpft wird. Das hilft dabei, Mehrdeutigkeiten bei Namen und Orten aufzulösen.'
      },
      hint: {
        en: 'The keyword is disambiguate.',
        de: 'Das Schlüsselwort ist Mehrdeutigkeit auflösen.'
      },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/azure/ai-services/language-service/named-entity-recognition/overview'
    },
    {
      id: 'ai102-077',
      type: 'multiple',
      domain: {
        en: 'Implement NLP Solutions',
        de: 'NLP-Lösungen implementieren'
      },
      difficulty: 'medium',
      scenario: null,
      question: {
        en: 'Which TWO scenarios are native capabilities of Azure AI Speech?',
        de: 'Welche ZWEI Szenarien sind native Funktionen von Azure AI Speech?'
      },
      options: [
        {
          id: 'A',
          text: {
            en: 'Convert spoken audio to text',
            de: 'Gesprochene Audiodaten in Text umwandeln'
          }
        },
        {
          id: 'B',
          text: {
            en: 'Generate spoken audio from text',
            de: 'Gesprochene Audiodaten aus Text erzeugen'
          }
        },
        {
          id: 'C',
          text: {
            en: 'Detect objects in warehouse images',
            de: 'Objekte in Lagerbildern erkennen'
          }
        },
        {
          id: 'D',
          text: {
            en: 'Run a search indexer on Blob Storage',
            de: 'Einen Suchindexer auf Blob Storage ausführen'
          }
        }
      ],
      correct: [
        'A',
        'B'
      ],
      explanation: {
        en: 'Azure AI Speech covers speech recognition and speech synthesis as core capabilities. Object detection and indexing belong to other Azure AI services.',
        de: 'Azure AI Speech deckt Spracherkennung und Sprachsynthese als Kernfunktionen ab. Objekterkennung und Indizierung gehören zu anderen Azure AI-Diensten.'
      },
      hint: {
        en: 'Pick the audio input and audio output scenarios.',
        de: 'Wählen Sie die Szenarien für Audioeingabe und Audioausgabe.'
      },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/azure/ai-services/speech-service/overview'
    },
    {
      id: 'ai102-078',
      type: 'scenario',
      domain: {
        en: 'Implement NLP Solutions',
        de: 'NLP-Lösungen implementieren'
      },
      difficulty: 'medium',
      scenario: {
        en: 'At Trey Research, a website already has plain text product descriptions in English and needs them translated into French and German in batch. No speech input is involved.',
        de: 'Bei Trey Research: eine Website verfügt bereits über Produktbeschreibungen als Klartext auf Englisch und muss diese stapelweise ins Französische und Deutsche übersetzen. Spracheingabe ist nicht beteiligt.'
      },
      question: {
        en: 'Which Azure AI service should be used?',
        de: 'Welcher Azure AI-Dienst sollte verwendet werden?'
      },
      options: [
        {
          id: 'A',
          text: {
            en: 'Azure AI Translator',
            de: 'Azure AI Translator'
          }
        },
        {
          id: 'B',
          text: {
            en: 'Azure AI Speech only',
            de: 'Nur Azure AI Speech'
          }
        },
        {
          id: 'C',
          text: {
            en: 'Face API',
            de: 'Face API'
          }
        },
        {
          id: 'D',
          text: {
            en: 'Azure Policy',
            de: 'Azure Policy'
          }
        }
      ],
      correct: [
        'A'
      ],
      explanation: {
        en: 'Translator is the text translation service for moving written content across languages. Because the scenario contains text only, speech services are not the best fit.',
        de: 'Translator ist der Dienst für Textübersetzungen über Sprachgrenzen hinweg. Da das Szenario nur Text umfasst, sind Speech-Dienste nicht die beste Wahl.'
      },
      hint: {
        en: 'This is text translation, not speech translation.',
        de: 'Dies ist Textübersetzung und keine Sprachübersetzung.'
      },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/azure/ai-services/translator/translator-overview'
    },
    {
      id: 'ai102-079',
      type: 'single',
      domain: {
        en: 'Implement NLP Solutions',
        de: 'NLP-Lösungen implementieren'
      },
      difficulty: 'hard',
      scenario: null,
      question: {
        en: 'You have labeled documents for categories such as legal, finance, and HR. Which Azure AI Language feature should classify new documents into those business-specific categories?',
        de: 'Sie haben Dokumente für Kategorien wie Recht, Finanzen und HR beschriftet. Welche Azure AI Language-Funktion sollte neue Dokumente in diese geschäftsspezifischen Kategorien einordnen?'
      },
      options: [
        {
          id: 'A',
          text: {
            en: 'Custom text classification',
            de: 'Benutzerdefinierte Textklassifizierung'
          }
        },
        {
          id: 'B',
          text: {
            en: 'Prebuilt named entity recognition',
            de: 'Vorgefertigte Named Entity Recognition'
          }
        },
        {
          id: 'C',
          text: {
            en: 'Speech synthesis',
            de: 'Sprachsynthese'
          }
        },
        {
          id: 'D',
          text: {
            en: 'Face verification',
            de: 'Gesichtsverifizierung'
          }
        }
      ],
      correct: [
        'A'
      ],
      explanation: {
        en: 'Custom text classification learns the category scheme defined by your organization from labeled training examples. Prebuilt NER extracts entity types but does not learn your category taxonomy.',
        de: 'Die benutzerdefinierte Textklassifizierung lernt das von Ihrer Organisation definierte Kategorieschema aus beschrifteten Trainingsbeispielen. Die vorgefertigte NER extrahiert Entitätstypen, lernt jedoch nicht Ihre Kategorietaxonomie.'
      },
      hint: {
        en: 'The categories are business-specific and learned from labels.',
        de: 'Die Kategorien sind geschäftsspezifisch und werden aus Beschriftungen gelernt.'
      },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/azure/ai-services/language-service/custom-text-classification/overview'
    },
    {
      id: 'ai102-080',
      type: 'single',
      domain: {
        en: 'Implement NLP Solutions',
        de: 'NLP-Lösungen implementieren'
      },
      difficulty: 'medium',
      scenario: null,
      question: {
        en: 'Your company needs to extract internal product codes such as AX-443 and plant IDs from maintenance logs. Which feature fits best?',
        de: 'Ihr Unternehmen muss interne Produktcodes wie AX-443 und Werk-IDs aus Wartungsprotokollen extrahieren. Welche Funktion passt am besten?'
      },
      options: [
        {
          id: 'A',
          text: {
            en: 'Custom named entity recognition',
            de: 'Benutzerdefinierte Named Entity Recognition'
          }
        },
        {
          id: 'B',
          text: {
            en: 'Translator transliteration',
            de: 'Translator-Transliteration'
          }
        },
        {
          id: 'C',
          text: {
            en: 'Speech translation',
            de: 'Speech Translation'
          }
        },
        {
          id: 'D',
          text: {
            en: 'Azure Monitor alerts',
            de: 'Azure Monitor-Warnungen'
          }
        }
      ],
      correct: [
        'A'
      ],
      explanation: {
        en: 'Custom NER is the right choice when your organization has its own domain-specific entity types that are not covered by the prebuilt models. Product codes and plant IDs are classic examples.',
        de: 'Custom NER ist die richtige Wahl, wenn Ihre Organisation eigene domänenspezifische Entitätstypen hat, die von den vorgefertigten Modellen nicht abgedeckt werden. Produktcodes und Werk-IDs sind klassische Beispiele.'
      },
      hint: {
        en: 'These are custom entity types, not generic people or places.',
        de: 'Dies sind benutzerdefinierte Entitätstypen und keine generischen Personen oder Orte.'
      },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/azure/ai-services/language-service/custom-named-entity-recognition/overview'
    },
    {
      id: 'ai102-081',
      type: 'single',
      domain: {
        en: 'Implement NLP Solutions',
        de: 'NLP-Lösungen implementieren'
      },
      difficulty: 'medium',
      scenario: null,
      question: {
        en: 'You need a summary that reuses original sentences from a document rather than writing new sentences. Which summarization mode should you choose?',
        de: 'Sie benötigen eine Zusammenfassung, die Originalsätze aus einem Dokument wiederverwendet, statt neue Sätze zu formulieren. Welchen Zusammenfassungsmodus sollten Sie wählen?'
      },
      options: [
        {
          id: 'A',
          text: {
            en: 'Extractive summarization',
            de: 'Extraktive Zusammenfassung'
          }
        },
        {
          id: 'B',
          text: {
            en: 'Abstractive summarization',
            de: 'Abstraktive Zusammenfassung'
          }
        },
        {
          id: 'C',
          text: {
            en: 'Question answering',
            de: 'Question Answering'
          }
        },
        {
          id: 'D',
          text: {
            en: 'Speech synthesis',
            de: 'Sprachsynthese'
          }
        }
      ],
      correct: [
        'A'
      ],
      explanation: {
        en: 'Extractive summarization selects important sentences directly from the source text. Abstractive summarization can rewrite the content in new language.',
        de: 'Die extraktive Zusammenfassung wählt wichtige Sätze direkt aus dem Quelltext aus. Die abstraktive Zusammenfassung kann den Inhalt in neuer Sprache umformulieren.'
      },
      hint: {
        en: 'The clue is reuse original sentences.',
        de: 'Der Hinweis ist die Wiederverwendung von Originalsätzen.'
      },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/azure/ai-services/language-service/summarization/overview'
    },
    {
      id: 'ai102-082',
      type: 'multiple',
      domain: {
        en: 'Implement NLP Solutions',
        de: 'NLP-Lösungen implementieren'
      },
      difficulty: 'medium',
      scenario: null,
      question: {
        en: 'Which TWO outputs can sentiment analysis with opinion mining provide?',
        de: 'Welche ZWEI Ausgaben kann die Sentimentanalyse mit Opinion Mining liefern?'
      },
      options: [
        {
          id: 'A',
          text: {
            en: 'An overall sentiment assessment',
            de: 'Eine Gesamtbewertung der Stimmung'
          }
        },
        {
          id: 'B',
          text: {
            en: 'Aspect-level opinions such as battery life being negative',
            de: 'Aspektbezogene Meinungen wie eine negative Akkulaufzeit'
          }
        },
        {
          id: 'C',
          text: {
            en: 'Bounding boxes around text',
            de: 'Begrenzungsrahmen um Text'
          }
        },
        {
          id: 'D',
          text: {
            en: 'Translated subtitles',
            de: 'Übersetzte Untertitel'
          }
        }
      ],
      correct: [
        'A',
        'B'
      ],
      explanation: {
        en: 'Opinion mining extends sentiment analysis with finer detail about which specific targets are praised or criticized. It still includes the higher-level sentiment assessment as well.',
        de: 'Opinion Mining erweitert die Sentimentanalyse um feinere Details darüber, welche konkreten Ziele gelobt oder kritisiert werden. Es enthält weiterhin auch die übergeordnete Stimmungsbewertung.'
      },
      hint: {
        en: 'One answer is broad sentiment, the other is aspect-specific sentiment.',
        de: 'Eine Antwort ist allgemeine Stimmung, die andere aspektbezogene Stimmung.'
      },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/azure/ai-services/language-service/sentiment-opinion-mining/overview'
    },
    {
      id: 'ai102-083',
      type: 'scenario',
      domain: {
        en: 'Implement NLP Solutions',
        de: 'NLP-Lösungen implementieren'
      },
      difficulty: 'hard',
      scenario: {
        en: 'At Proseware, Inc., a contact center stores long call transcripts and wants concise summaries of the conversation so supervisors can review cases faster.',
        de: 'Bei Proseware, Inc.: ein Contact Center speichert lange Anruftranskripte und möchte knappe Zusammenfassungen der Gespräche, damit Vorgesetzte Fälle schneller prüfen können.'
      },
      question: {
        en: 'Which feature should you evaluate?',
        de: 'Welche Funktion sollten Sie prüfen?'
      },
      options: [
        {
          id: 'A',
          text: {
            en: 'Conversation summarization',
            de: 'Konversationszusammenfassung'
          }
        },
        {
          id: 'B',
          text: {
            en: 'Face detection',
            de: 'Gesichtserkennung'
          }
        },
        {
          id: 'C',
          text: {
            en: 'Spatial Analysis',
            de: 'Spatial Analysis'
          }
        },
        {
          id: 'D',
          text: {
            en: 'Custom Vision',
            de: 'Custom Vision'
          }
        }
      ],
      correct: [
        'A'
      ],
      explanation: {
        en: 'Conversation summarization is designed to condense multi-turn spoken or chat interactions into shorter summaries. This is more appropriate than single-document summarization when the input is a dialog.',
        de: 'Die Konversationszusammenfassung ist dafür ausgelegt, mehrteilige gesprochene oder Chat-Interaktionen in kürzere Zusammenfassungen zu verdichten. Das ist geeigneter als eine Einzeldokument-Zusammenfassung, wenn die Eingabe ein Dialog ist.'
      },
      hint: {
        en: 'The input is a conversation, not a standalone article.',
        de: 'Die Eingabe ist ein Gespräch und kein eigenständiger Artikel.'
      },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/azure/ai-services/language-service/summarization/how-to/conversation-summarization'
    },
    {
      id: 'ai102-084',
      type: 'single',
      domain: {
        en: 'Implement NLP Solutions',
        de: 'NLP-Lösungen implementieren'
      },
      difficulty: 'medium',
      scenario: null,
      question: {
        en: 'Which Speech SDK class can recognize live speech and translate it into another language in one workflow?',
        de: 'Welche Klasse im Speech SDK kann Live-Sprache erkennen und in einem Workflow in eine andere Sprache übersetzen?'
      },
      options: [
        {
          id: 'A',
          text: {
            en: 'TranslationRecognizer',
            de: 'TranslationRecognizer'
          }
        },
        {
          id: 'B',
          text: {
            en: 'SearchIndexerClient',
            de: 'SearchIndexerClient'
          }
        },
        {
          id: 'C',
          text: {
            en: 'DocumentModelAdministrationClient',
            de: 'DocumentModelAdministrationClient'
          }
        },
        {
          id: 'D',
          text: {
            en: 'ContentSafetyClient',
            de: 'ContentSafetyClient'
          }
        }
      ],
      correct: [
        'A'
      ],
      explanation: {
        en: 'TranslationRecognizer is the Speech SDK component for speech translation scenarios. It combines recognition and translation rather than handling only one of those tasks.',
        de: 'TranslationRecognizer ist die Speech-SDK-Komponente für Szenarien der Sprachübersetzung. Sie kombiniert Erkennung und Übersetzung, statt nur eine dieser Aufgaben zu übernehmen.'
      },
      hint: {
        en: 'Pick the recognizer specialized for translation.',
        de: 'Wählen Sie den Recognizer, der auf Übersetzung spezialisiert ist.'
      },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/azure/ai-services/speech-service/speech-translation'
    },
    {
      id: 'ai102-085',
      type: 'single',
      domain: {
        en: 'Implement Knowledge Mining and Document Intelligence',
        de: 'Knowledge Mining und Dokumentenintelligenz implementieren'
      },
      difficulty: 'easy',
      scenario: null,
      question: {
        en: 'Users search for \'notebook\' but your documents often use the term \'laptop\'. Which Azure AI Search feature should you configure to improve matching?',
        de: 'Benutzer suchen nach \'Notebook\', aber Ihre Dokumente verwenden häufig den Begriff \'Laptop\'. Welche Funktion von Azure AI Search sollten Sie konfigurieren, um die Übereinstimmung zu verbessern?'
      },
      options: [
        {
          id: 'A',
          text: {
            en: 'A synonym map',
            de: 'Eine Synonymzuordnung'
          }
        },
        {
          id: 'B',
          text: {
            en: 'A private endpoint',
            de: 'Einen privaten Endpunkt'
          }
        },
        {
          id: 'C',
          text: {
            en: 'A managed identity',
            de: 'Eine verwaltete Identität'
          }
        },
        {
          id: 'D',
          text: {
            en: 'An availability zone',
            de: 'Eine Availability Zone'
          }
        }
      ],
      correct: [
        'A'
      ],
      explanation: {
        en: 'A synonym map expands equivalent terms at query time or indexing time so searches for notebook can match documents containing laptop. Network and identity settings do not affect lexical matching.',
        de: 'Eine Synonymzuordnung erweitert äquivalente Begriffe zur Abfrage- oder Indizierungszeit, sodass Suchen nach Notebook auch Dokumente mit Laptop finden können. Netzwerk- und Identitätseinstellungen beeinflussen die lexikalische Übereinstimmung nicht.'
      },
      hint: {
        en: 'Think about vocabulary expansion for search.',
        de: 'Denken Sie an Vokabularerweiterung für die Suche.'
      },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/azure/search/search-synonyms'
    },
    {
      id: 'ai102-086',
      type: 'scenario',
      domain: {
        en: 'Implement Knowledge Mining and Document Intelligence',
        de: 'Knowledge Mining und Dokumentenintelligenz implementieren'
      },
      difficulty: 'hard',
      scenario: {
        en: 'You work for Proseware, Inc. The clue is reuse of enrichment output outside the index itself.',
        de: 'Sie arbeiten für Proseware, Inc. Der Hinweis ist die Wiederverwendung der Anreicherungsausgabe außerhalb des Index selbst.'
      },
      question: {
        en: 'Which Azure AI Search feature should you use?',
        de: 'Welche Funktion von Azure AI Search sollten Sie verwenden?'
      },
      options: [
        {
          id: 'A',
          text: {
            en: 'Knowledge store',
            de: 'Knowledge Store'
          }
        },
        {
          id: 'B',
          text: {
            en: 'Scoring profile',
            de: 'Scoring-Profil'
          }
        },
        {
          id: 'C',
          text: {
            en: 'Query key',
            de: 'Abfrageschlüssel'
          }
        },
        {
          id: 'D',
          text: {
            en: 'Analyzer',
            de: 'Analyzer'
          }
        }
      ],
      correct: [
        'A'
      ],
      explanation: {
        en: 'Knowledge store persists enriched documents into Azure Storage projections such as tables and objects so other tools can consume them. It is designed for downstream analytics over enrichment output.',
        de: 'Der Knowledge Store speichert angereicherte Dokumente in Azure Storage-Projektionen wie Tabellen und Objekten, sodass andere Tools sie nutzen können. Er ist für nachgelagerte Analysen über Anreicherungsausgaben gedacht.'
      },
      hint: {
        en: 'The clue is reuse of enrichment output outside the index itself.',
        de: 'Der Hinweis ist die Wiederverwendung der Anreicherungsausgabe außerhalb des Index selbst.'
      },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/azure/search/knowledge-store-concept-intro'
    },
    {
      id: 'ai102-087',
      type: 'single',
      domain: {
        en: 'Implement Knowledge Mining and Document Intelligence',
        de: 'Knowledge Mining und Dokumentenintelligenz implementieren'
      },
      difficulty: 'medium',
      scenario: null,
      question: {
        en: 'If a built-in Azure AI Search skill does not cover your enrichment logic, what should you add to the skillset?',
        de: 'Wenn ein integrierter Skill in Azure AI Search Ihre Anreicherungslogik nicht abdeckt, was sollten Sie dem Skillset hinzufügen?'
      },
      options: [
        {
          id: 'A',
          text: {
            en: 'A custom Web API skill',
            de: 'Einen benutzerdefinierten Web-API-Skill'
          }
        },
        {
          id: 'B',
          text: {
            en: 'A VM scale set',
            de: 'Eine VM-Skalierungsgruppe'
          }
        },
        {
          id: 'C',
          text: {
            en: 'A Face person group',
            de: 'Eine Face-Personengruppe'
          }
        },
        {
          id: 'D',
          text: {
            en: 'A translator custom dictionary',
            de: 'Ein benutzerdefiniertes Wörterbuch im Translator'
          }
        }
      ],
      correct: [
        'A'
      ],
      explanation: {
        en: 'Custom Web API skills let you call your own endpoint during indexing to add enrichment that is not available through built-in skills. This is the extension point for bespoke logic.',
        de: 'Benutzerdefinierte Web-API-Skills ermöglichen es, während der Indizierung Ihren eigenen Endpunkt aufzurufen, um Anreicherungen hinzuzufügen, die über integrierte Skills nicht verfügbar sind. Dies ist der Erweiterungspunkt für maßgeschneiderte Logik.'
      },
      hint: {
        en: 'Choose the search enrichment extension mechanism.',
        de: 'Wählen Sie den Erweiterungsmechanismus für Suchanreicherung.'
      },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/azure/search/cognitive-search-custom-skill-web-api'
    },
    {
      id: 'ai102-088',
      type: 'multiple',
      domain: {
        en: 'Implement Knowledge Mining and Document Intelligence',
        de: 'Knowledge Mining und Dokumentenintelligenz implementieren'
      },
      difficulty: 'medium',
      scenario: null,
      question: {
        en: 'Which TWO Azure AI Search features can improve result relevance or usability at query time without reingesting the source documents?',
        de: 'Welche ZWEI Funktionen von Azure AI Search können die Relevanz oder Nutzbarkeit von Ergebnissen zur Abfragezeit verbessern, ohne die Quelldokumente erneut zu indizieren?'
      },
      options: [
        {
          id: 'A',
          text: {
            en: 'Scoring profiles',
            de: 'Scoring-Profile'
          }
        },
        {
          id: 'B',
          text: {
            en: 'Synonym maps',
            de: 'Synonymzuordnungen'
          }
        },
        {
          id: 'C',
          text: {
            en: 'Managed identities',
            de: 'Verwaltete Identitäten'
          }
        },
        {
          id: 'D',
          text: {
            en: 'Availability sets',
            de: 'Availability Sets'
          }
        }
      ],
      correct: [
        'A',
        'B'
      ],
      explanation: {
        en: 'Scoring profiles influence ranking, and synonym maps improve matching across related vocabulary. Identity and infrastructure settings do not directly change search relevance behavior.',
        de: 'Scoring-Profile beeinflussen die Rangfolge, und Synonymzuordnungen verbessern die Übereinstimmung über verwandtes Vokabular hinweg. Identitäts- und Infrastruktureinstellungen ändern das Suchrelevanzverhalten nicht direkt.'
      },
      hint: {
        en: 'Pick the query-behavior features.',
        de: 'Wählen Sie die Funktionen für das Abfrageverhalten.'
      },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/azure/search/index-add-scoring-profiles'
    },
    {
      id: 'ai102-089',
      type: 'single',
      domain: {
        en: 'Implement Knowledge Mining and Document Intelligence',
        de: 'Knowledge Mining und Dokumentenintelligenz implementieren'
      },
      difficulty: 'medium',
      scenario: null,
      question: {
        en: 'A web application only needs to submit search queries and must not have permission to modify an Azure AI Search service. Which key type should it use?',
        de: 'Eine Webanwendung muss nur Suchabfragen senden und darf keine Berechtigung haben, einen Azure AI Search-Dienst zu ändern. Welchen Schlüsseltyp sollte sie verwenden?'
      },
      options: [
        {
          id: 'A',
          text: {
            en: 'Query key',
            de: 'Abfrageschlüssel'
          }
        },
        {
          id: 'B',
          text: {
            en: 'Admin key',
            de: 'Administratorschlüssel'
          }
        },
        {
          id: 'C',
          text: {
            en: 'Storage account key',
            de: 'Storage-Kontoschlüssel'
          }
        },
        {
          id: 'D',
          text: {
            en: 'SAS token',
            de: 'SAS-Token'
          }
        }
      ],
      correct: [
        'A'
      ],
      explanation: {
        en: 'Query keys support search operations but do not allow management changes. They are safer for client applications than admin keys, which have broader privileges.',
        de: 'Abfrageschlüssel unterstützen Suchvorgänge, erlauben aber keine Verwaltungsänderungen. Sie sind für Clientanwendungen sicherer als Administratorschlüssel, die weiterreichende Berechtigungen besitzen.'
      },
      hint: {
        en: 'Choose the least-privilege key for query-only apps.',
        de: 'Wählen Sie den Schlüssel mit den geringsten Rechten für Anwendungen, die nur abfragen.'
      },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/azure/search/search-security-api-keys'
    },
    {
      id: 'ai102-090',
      type: 'single',
      domain: {
        en: 'Implement Generative AI Solutions',
        de: 'Generative KI-Lösungen implementieren'
      },
      difficulty: 'easy',
      scenario: null,
      question: {
        en: 'In a retrieval-augmented generation solution, what happens before the model generates the final answer?',
        de: 'Was geschieht in einer Retrieval-Augmented-Generation-Lösung, bevor das Modell die endgültige Antwort erzeugt?'
      },
      options: [
        {
          id: 'A',
          text: {
            en: 'Relevant source content is retrieved and added to the prompt',
            de: 'Relevante Quellinhalte werden abgerufen und dem Prompt hinzugefügt'
          }
        },
        {
          id: 'B',
          text: {
            en: 'The model is automatically fine-tuned every time',
            de: 'Das Modell wird jedes Mal automatisch feinabgestimmt'
          }
        },
        {
          id: 'C',
          text: {
            en: 'All documents are converted to images only',
            de: 'Alle Dokumente werden nur in Bilder umgewandelt'
          }
        },
        {
          id: 'D',
          text: {
            en: 'Speech synthesis is disabled',
            de: 'Sprachsynthese wird deaktiviert'
          }
        }
      ],
      correct: [
        'A'
      ],
      explanation: {
        en: 'RAG first retrieves relevant external knowledge and injects it into the prompt so the model can answer from grounded sources. It does not require retraining the model for each request.',
        de: 'RAG ruft zunächst relevantes externes Wissen ab und fügt es in den Prompt ein, damit das Modell auf Grundlage fundierter Quellen antworten kann. Es erfordert kein erneutes Training des Modells für jede Anforderung.'
      },
      hint: {
        en: 'The retrieval step comes before generation.',
        de: 'Der Retrieval-Schritt erfolgt vor der Generierung.'
      },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/azure/search/retrieval-augmented-generation-overview'
    },
    {
      id: 'ai102-091',
      type: 'multiple',
      domain: {
        en: 'Implement Generative AI Solutions',
        de: 'Generative KI-Lösungen implementieren'
      },
      difficulty: 'medium',
      scenario: null,
      question: {
        en: 'Which TWO building blocks are essential for vector-based retrieval in an Azure generative AI solution?',
        de: 'Welche ZWEI Bausteine sind für vektorbasierte Abfragen in einer generativen KI-Lösung in Azure essenziell?'
      },
      options: [
        {
          id: 'A',
          text: {
            en: 'An embeddings model',
            de: 'Ein Embeddings-Modell'
          }
        },
        {
          id: 'B',
          text: {
            en: 'A vector-capable index or store',
            de: 'Ein vektorfähiger Index oder Speicher'
          }
        },
        {
          id: 'C',
          text: {
            en: 'A Face person group',
            de: 'Eine Face-Personengruppe'
          }
        },
        {
          id: 'D',
          text: {
            en: 'An availability set',
            de: 'Ein Availability Set'
          }
        }
      ],
      correct: [
        'A',
        'B'
      ],
      explanation: {
        en: 'Embeddings convert content into vectors, and a vector-capable store is needed to persist and search those vectors. Without both pieces, semantic similarity retrieval cannot work.',
        de: 'Embeddings wandeln Inhalte in Vektoren um, und ein vektorfähiger Speicher ist erforderlich, um diese Vektoren zu speichern und zu durchsuchen. Ohne beide Teile kann semantische Ähnlichkeitssuche nicht funktionieren.'
      },
      hint: {
        en: 'One piece creates vectors; the other stores and searches them.',
        de: 'Ein Teil erzeugt Vektoren, der andere speichert und durchsucht sie.'
      },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/azure/search/vector-search-overview'
    },
    {
      id: 'ai102-092',
      type: 'single',
      domain: {
        en: 'Implement Generative AI Solutions',
        de: 'Generative KI-Lösungen implementieren'
      },
      difficulty: 'medium',
      scenario: null,
      question: {
        en: 'Which message type is used to set the assistant\'s role, safety rules, and output style across the whole chat?',
        de: 'Welcher Nachrichtentyp wird verwendet, um Rolle, Sicherheitsregeln und Ausgabestil des Assistenten über den gesamten Chat hinweg festzulegen?'
      },
      options: [
        {
          id: 'A',
          text: {
            en: 'System message',
            de: 'Systemnachricht'
          }
        },
        {
          id: 'B',
          text: {
            en: 'User message',
            de: 'Benutzernachricht'
          }
        },
        {
          id: 'C',
          text: {
            en: 'Tool result message',
            de: 'Tool-Ergebnisnachricht'
          }
        },
        {
          id: 'D',
          text: {
            en: 'Search document',
            de: 'Suchdokument'
          }
        }
      ],
      correct: [
        'A'
      ],
      explanation: {
        en: 'The system message provides the high-level instructions that steer model behavior for the conversation. User messages contain the current task or question instead.',
        de: 'Die Systemnachricht liefert die übergeordneten Anweisungen, die das Modellverhalten für die Unterhaltung steuern. Benutzernachrichten enthalten stattdessen die aktuelle Aufgabe oder Frage.'
      },
      hint: {
        en: 'Look for the highest-level instruction channel.',
        de: 'Suchen Sie nach dem Anweisungskanal auf höchster Ebene.'
      },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/azure/foundry/openai/concepts/advanced-prompt-engineering'
    },
    {
      id: 'ai102-093',
      type: 'scenario',
      domain: {
        en: 'Implement Generative AI Solutions',
        de: 'Generative KI-Lösungen implementieren'
      },
      difficulty: 'hard',
      scenario: {
        en: 'At Trey Research, an internal assistant must answer questions from company policy documents that change every day. The team wants grounded answers without retraining the model whenever documents change.',
        de: 'Bei Trey Research: ein interner Assistent muss Fragen aus Unternehmensrichtlinien beantworten, die sich täglich ändern. Das Team möchte fundierte Antworten, ohne das Modell bei jeder Dokumentänderung neu zu trainieren.'
      },
      question: {
        en: 'Which approach is best?',
        de: 'Welcher Ansatz ist am besten?'
      },
      options: [
        {
          id: 'A',
          text: {
            en: 'Use RAG with a searchable document store',
            de: 'RAG mit einem durchsuchbaren Dokumentenspeicher verwenden'
          }
        },
        {
          id: 'B',
          text: {
            en: 'Fine-tune the model every night',
            de: 'Das Modell jede Nacht feinabstimmen'
          }
        },
        {
          id: 'C',
          text: {
            en: 'Convert all policies into images only',
            de: 'Alle Richtlinien nur in Bilder umwandeln'
          }
        },
        {
          id: 'D',
          text: {
            en: 'Disable system messages',
            de: 'Systemnachrichten deaktivieren'
          }
        }
      ],
      correct: [
        'A'
      ],
      explanation: {
        en: 'RAG is the better fit when source knowledge changes frequently because you update the retrieval corpus instead of retraining the model. Fine-tuning is slower and less practical for constantly changing reference material.',
        de: 'RAG passt besser, wenn sich das Quellwissen häufig ändert, weil Sie den Retrieval-Bestand aktualisieren, statt das Modell neu zu trainieren. Fine-Tuning ist langsamer und für sich ständig änderndes Referenzmaterial weniger praktikabel.'
      },
      hint: {
        en: 'Frequent document change usually points to retrieval, not retraining.',
        de: 'Häufige Dokumentänderungen deuten meist auf Retrieval und nicht auf Retraining hin.'
      },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/azure/search/retrieval-augmented-generation-overview'
    },
    {
      id: 'ai102-094',
      type: 'single',
      domain: {
        en: 'Implement Generative AI Solutions',
        de: 'Generative KI-Lösungen implementieren'
      },
      difficulty: 'medium',
      scenario: null,
      question: {
        en: 'What prompt-engineering technique gives the model a few example input-output pairs before the real task?',
        de: 'Welche Prompt-Engineering-Technik gibt dem Modell vor der eigentlichen Aufgabe einige Beispiel-Eingabe-Ausgabe-Paare?'
      },
      options: [
        {
          id: 'A',
          text: {
            en: 'Few-shot prompting',
            de: 'Few-Shot-Prompting'
          }
        },
        {
          id: 'B',
          text: {
            en: 'OCR',
            de: 'OCR'
          }
        },
        {
          id: 'C',
          text: {
            en: 'Entity linking',
            de: 'Entity Linking'
          }
        },
        {
          id: 'D',
          text: {
            en: 'Private Link',
            de: 'Private Link'
          }
        }
      ],
      correct: [
        'A'
      ],
      explanation: {
        en: 'Few-shot prompting teaches the desired pattern by including representative examples in the prompt. It often improves formatting and behavior without any model retraining.',
        de: 'Few-Shot-Prompting vermittelt das gewünschte Muster, indem repräsentative Beispiele in den Prompt aufgenommen werden. Es verbessert oft Format und Verhalten, ohne dass ein erneutes Modelltraining erforderlich ist.'
      },
      hint: {
        en: 'The key clue is examples inside the prompt.',
        de: 'Der entscheidende Hinweis sind Beispiele innerhalb des Prompts.'
      },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/azure/foundry/openai/concepts/prompt-engineering'
    },
    {
      id: 'ai102-095',
      type: 'multiple',
      domain: {
        en: 'Implement Generative AI Solutions',
        de: 'Generative KI-Lösungen implementieren'
      },
      difficulty: 'medium',
      scenario: null,
      question: {
        en: 'Which TWO actions commonly reduce hallucinations in an Azure OpenAI chat application?',
        de: 'Welche ZWEI Maßnahmen reduzieren häufig Halluzinationen in einer Azure OpenAI-Chatanwendung?'
      },
      options: [
        {
          id: 'A',
          text: {
            en: 'Provide relevant retrieved source content in the prompt',
            de: 'Relevante abgerufene Quellinhalte im Prompt bereitstellen'
          }
        },
        {
          id: 'B',
          text: {
            en: 'Instruct the model to say it does not know when sources are insufficient',
            de: 'Das Modell anweisen zu sagen, dass es die Antwort nicht kennt, wenn Quellen nicht ausreichen'
          }
        },
        {
          id: 'C',
          text: {
            en: 'Increase randomness as much as possible',
            de: 'Die Zufälligkeit so stark wie möglich erhöhen'
          }
        },
        {
          id: 'D',
          text: {
            en: 'Remove all grounding instructions',
            de: 'Alle Grounding-Anweisungen entfernen'
          }
        }
      ],
      correct: [
        'A',
        'B'
      ],
      explanation: {
        en: 'Grounding the model with retrieved evidence and explicitly instructing it not to fabricate unsupported answers are common anti-hallucination techniques. High randomness and missing constraints usually make hallucinations worse.',
        de: 'Das Verankern des Modells mit abgerufenen Belegen und die ausdrückliche Anweisung, keine unbelegten Antworten zu erfinden, sind gängige Techniken gegen Halluzinationen. Hohe Zufälligkeit und fehlende Beschränkungen verschlimmern Halluzinationen in der Regel.'
      },
      hint: {
        en: 'Choose the options that increase grounding and restraint.',
        de: 'Wählen Sie die Optionen, die Grounding und Zurückhaltung erhöhen.'
      },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/azure/search/retrieval-augmented-generation-overview'
    },
    {
      id: 'ai102-096',
      type: 'single',
      domain: {
        en: 'Implement Generative AI Solutions',
        de: 'Generative KI-Lösungen implementieren'
      },
      difficulty: 'medium',
      scenario: null,
      question: {
        en: 'Which Azure OpenAI operation should you call to convert a chunk of text into a vector for semantic search?',
        de: 'Welche Azure OpenAI-Operation sollten Sie aufrufen, um einen Textabschnitt in einen Vektor für semantische Suche umzuwandeln?'
      },
      options: [
        {
          id: 'A',
          text: {
            en: 'Embeddings',
            de: 'Embeddings'
          }
        },
        {
          id: 'B',
          text: {
            en: 'Chat completions',
            de: 'Chat Completions'
          }
        },
        {
          id: 'C',
          text: {
            en: 'Image generation',
            de: 'Bildgenerierung'
          }
        },
        {
          id: 'D',
          text: {
            en: 'Speech synthesis',
            de: 'Sprachsynthese'
          }
        }
      ],
      correct: [
        'A'
      ],
      explanation: {
        en: 'The embeddings operation returns numerical vector representations of text, which are then stored in a vector index for similarity search. Chat completions generate text rather than vectors.',
        de: 'Die Embeddings-Operation gibt numerische Vektorrepräsentationen von Text zurück, die anschließend in einem Vektorindex für Ähnlichkeitssuche gespeichert werden. Chat Completions erzeugen Text statt Vektoren.'
      },
      hint: {
        en: 'You need vectors, not prose.',
        de: 'Sie benötigen Vektoren und keinen Fließtext.'
      },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/azure/ai-foundry/openai/overview'
    },
    {
      id: 'ai102-097',
      type: 'single',
      domain: {
        en: 'Implement Generative AI Solutions',
        de: 'Generative KI-Lösungen implementieren'
      },
      difficulty: 'medium',
      scenario: null,
      question: {
        en: 'Which Azure service is commonly used to store document chunks and vector fields for grounding an Azure OpenAI copilot?',
        de: 'Welcher Azure-Dienst wird häufig verwendet, um Dokumentsegmente und Vektorfelder für das Grounding eines Azure OpenAI-Copiloten zu speichern?'
      },
      options: [
        {
          id: 'A',
          text: {
            en: 'Azure AI Search',
            de: 'Azure AI Search'
          }
        },
        {
          id: 'B',
          text: {
            en: 'Azure Policy',
            de: 'Azure Policy'
          }
        },
        {
          id: 'C',
          text: {
            en: 'Azure Bastion',
            de: 'Azure Bastion'
          }
        },
        {
          id: 'D',
          text: {
            en: 'Azure DNS',
            de: 'Azure DNS'
          }
        }
      ],
      correct: [
        'A'
      ],
      explanation: {
        en: 'Azure AI Search is commonly used as the retrieval layer for grounded chat applications because it can index content, support vector search, and return relevant chunks at query time. The other services do not serve as a retrieval store.',
        de: 'Azure AI Search wird häufig als Retrieval-Schicht für fundierte Chatanwendungen verwendet, weil es Inhalte indizieren, Vektorsuche unterstützen und zur Abfragezeit relevante Segmente zurückgeben kann. Die anderen Dienste dienen nicht als Retrieval-Speicher.'
      },
      hint: {
        en: 'Think about the retrieval store in many Azure RAG solutions.',
        de: 'Denken Sie an den Retrieval-Speicher in vielen Azure-RAG-Lösungen.'
      },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/azure/search/vector-search-overview'
    },
    {
      id: 'ai102-098',
      type: 'multiple',
      domain: {
        en: 'Implement Generative AI Solutions',
        de: 'Generative KI-Lösungen implementieren'
      },
      difficulty: 'hard',
      scenario: null,
      question: {
        en: 'Which TWO defenses help mitigate prompt injection risk in a RAG application?',
        de: 'Welche ZWEI Schutzmaßnahmen helfen, das Risiko von Prompt Injection in einer RAG-Anwendung zu verringern?'
      },
      options: [
        {
          id: 'A',
          text: {
            en: 'Use Prompt Shields or equivalent jailbreak and indirect attack detection',
            de: 'Prompt Shields oder eine gleichwertige Erkennung von Jailbreaks und indirekten Angriffen verwenden'
          }
        },
        {
          id: 'B',
          text: {
            en: 'Clearly delimit trusted system instructions from untrusted retrieved content',
            de: 'Vertrauenswürdige Systemanweisungen klar von nicht vertrauenswürdigen abgerufenen Inhalten trennen'
          }
        },
        {
          id: 'C',
          text: {
            en: 'Let retrieved documents override the system message',
            de: 'Abgerufene Dokumente die Systemnachricht überschreiben lassen'
          }
        },
        {
          id: 'D',
          text: {
            en: 'Blindly execute tool calls suggested by external documents',
            de: 'Von externen Dokumenten vorgeschlagene Tool-Aufrufe blind ausführen'
          }
        }
      ],
      correct: [
        'A',
        'B'
      ],
      explanation: {
        en: 'Prompt-injection defense relies on layered controls. Detection features such as Prompt Shields and strong separation between trusted instructions and untrusted content reduce the chance that hostile text can steer the model.',
        de: 'Die Abwehr von Prompt Injection beruht auf mehrschichtigen Kontrollen. Erkennungsfunktionen wie Prompt Shields und eine klare Trennung zwischen vertrauenswürdigen Anweisungen und nicht vertrauenswürdigen Inhalten verringern die Wahrscheinlichkeit, dass feindlicher Text das Modell steuern kann.'
      },
      hint: {
        en: 'Choose the options that strengthen boundaries around untrusted content.',
        de: 'Wählen Sie die Optionen, die die Grenzen um nicht vertrauenswürdige Inhalte stärken.'
      },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/azure/ai-services/content-safety/prompt-shields-overview'
    },
    {
      id: 'ai102-099',
      type: 'single',
      domain: {
        en: 'Implement Generative AI Solutions',
        de: 'Generative KI-Lösungen implementieren'
      },
      difficulty: 'medium',
      scenario: null,
      question: {
        en: 'Which Azure AI Content Safety feature is specifically designed to detect jailbreaks and indirect prompt injection attempts in generative AI apps?',
        de: 'Welche Funktion von Azure AI Content Safety ist speziell dafür ausgelegt, Jailbreaks und indirekte Prompt-Injection-Versuche in generativen KI-Anwendungen zu erkennen?'
      },
      options: [
        {
          id: 'A',
          text: {
            en: 'Prompt Shields',
            de: 'Prompt Shields'
          }
        },
        {
          id: 'B',
          text: {
            en: 'OCR',
            de: 'OCR'
          }
        },
        {
          id: 'C',
          text: {
            en: 'Knowledge store',
            de: 'Knowledge Store'
          }
        },
        {
          id: 'D',
          text: {
            en: 'Text Analytics for health',
            de: 'Text Analytics for Health'
          }
        }
      ],
      correct: [
        'A'
      ],
      explanation: {
        en: 'Prompt Shields are intended to detect prompt attacks such as jailbreak attempts and indirect injection from retrieved content. The other services focus on unrelated modalities or tasks.',
        de: 'Prompt Shields sind dafür gedacht, Prompt-Angriffe wie Jailbreak-Versuche und indirekte Injektion aus abgerufenen Inhalten zu erkennen. Die anderen Dienste konzentrieren sich auf nicht verwandte Modalitäten oder Aufgaben.'
      },
      hint: {
        en: 'This feature is about GenAI attack detection, not general moderation alone.',
        de: 'Diese Funktion betrifft die Erkennung von GenAI-Angriffen und nicht nur allgemeine Moderation.'
      },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/azure/ai-services/content-safety/prompt-shields-overview'
    },
    {
      id: 'ai102-100',
      type: 'single',
      domain: {
        en: 'Implement Generative AI Solutions',
        de: 'Generative KI-Lösungen implementieren'
      },
      difficulty: 'hard',
      scenario: null,
      question: {
        en: 'You want the chat model to return structured arguments so your application can call a reservation API instead of the model inventing the reservation result. Which capability should you use?',
        de: 'Sie möchten, dass das Chatmodell strukturierte Argumente zurückgibt, damit Ihre Anwendung eine Reservierungs-API aufrufen kann, statt dass das Modell ein Reservierungsergebnis erfindet. Welche Funktion sollten Sie verwenden?'
      },
      options: [
        {
          id: 'A',
          text: {
            en: 'Function calling or tool calling',
            de: 'Function Calling oder Tool Calling'
          }
        },
        {
          id: 'B',
          text: {
            en: 'OCR',
            de: 'OCR'
          }
        },
        {
          id: 'C',
          text: {
            en: 'Fine-tuning',
            de: 'Fine-Tuning'
          }
        },
        {
          id: 'D',
          text: {
            en: 'Transliteration',
            de: 'Transliteration'
          }
        }
      ],
      correct: [
        'A'
      ],
      explanation: {
        en: 'Function calling lets the model produce structured tool arguments for your application to execute against trusted business systems. This keeps the model from pretending that it already performed the external action.',
        de: 'Function Calling ermöglicht es dem Modell, strukturierte Tool-Argumente zu erzeugen, die Ihre Anwendung gegen vertrauenswürdige Geschäftssysteme ausführt. Dadurch wird verhindert, dass das Modell vorgibt, die externe Aktion bereits ausgeführt zu haben.'
      },
      hint: {
        en: 'The app should execute the business action, not the model itself.',
        de: 'Die Anwendung sollte die Geschäftsaktion ausführen und nicht das Modell selbst.'
      },
      reference: 'https://learn.microsoft.com/azure/ai-foundry/openai/how-to/function-calling'
    }
  ]
};
