Microsoft Certified: Azure AI Engineer Associate

**把 Azure OpenAI Service 跟 OpenAI 公共 API 当成同一个东西** — 这是 AI-102 最高频的概念陷阱。Azure OpenAI 的 endpoint 是 `https://{resource}.openai.azure.com`，调用时必须用 **deployment name**（你自己起的名字）而不是 model name（gpt-4o），鉴权用 AAD token 或 API Key，response schema 略有差异。考试经常给一段代码让你找出"为什么这段代码不能在 Azure OpenAI 上跑"。

**RAG 和 Fine-tuning 用错场景** — 知识需要频繁更新、需要引用源文档 → **RAG**（Azure AI Search + Azure OpenAI）；需要模型学会特定语气、特定输出格式、特定领域任务 → **Fine-tuning**（Azure OpenAI 支持 gpt-4o-mini / gpt-35-turbo 的微调）。考试题给"客服需要回答最新产品文档"这种场景几乎都选 RAG，给"让模型输出固定 JSON schema"则选 Fine-tuning 或 structured output。

**不知道 Content Filter 有 4 个类别 × 3 个等级** — Azure OpenAI 的内容过滤有 **Hate / Sexual / Violence / Self-harm** 4 个类别，每个独立配 **Low / Medium / High** 三个阈值，默认全是 Medium。企业场景题常问"金融客服机器人怎么调"——答案通常是把 Hate 调到 Low、Sexual 调到 High（更严格），或者申请 modified content filter。完全不能调到 Off，除非你是 Microsoft 批准的 limited access 客户。

**Deployment SKU 选错** — Azure OpenAI 现在有 Standard、Provisioned Managed (PTU)、Global Standard、Data Zone Standard 等多种 SKU。**Standard** = pay-as-you-go，配额低延迟不稳；**PTU** = 包月专用算力，延迟稳定，企业生产首选；**Global Standard** = 跨区域路由，最低成本但数据可能跨大区；**Data Zone Standard** = 限制在欧盟或美国大区内，合规场景。题目给"金融客户要求数据驻留在 EU"几乎都选 Data Zone Standard 或 Provisioned Managed in EU region。

**Document Intelligence 的模型选错** — 通用 OCR 用 `prebuilt-read`；带版式（表格、段落结构）用 `prebuilt-layout`；发票用 `prebuilt-invoice`；身份证 `prebuilt-idDocument`；自定义表单用 custom extraction model。考试常给"提取 PDF 里的表格数据"场景，正确答案是 prebuilt-layout，不是 prebuilt-read。

**忽略 Azure AI Search 的 hybrid search + semantic ranker** — 2024-2025 年考纲里 RAG 部分的标准答案不再是"纯 vector search"，而是 **hybrid search**（vector + BM25 keyword）+ **semantic ranker**（L2 reranker）。题目给"提升 RAG 检索准确率"几乎都选启用 semantic ranker，这是高频送分题但很多人不知道有这个功能。