Salesforce Certified AI Specialist Practice Test
The Salesforce Certified AI Specialist Practice Test is designed for professionals seeking to validate their expertise in applying artificial intelligence within the Salesforce ecosystem. This exam covers five core domains: the Einstein Trust Layer, Generative AI in CRM Applications, Model Builder, Prompt Builder, and Salesforce AI Features. It tests a candidate's ability to configure, manage, and troubleshoot AI-driven tools that enhance customer relationship management. The ideal test-taker includes Salesforce administrators, developers, consultants, and architects who have hands-on experience with Salesforce AI products and are looking to demonstrate their proficiency in deploying responsible, scalable AI solutions. By completing this practice test, learners will gain a clear understanding of exam structure, question formats, and the depth of knowledge required to pass the official certification. They will also build confidence in applying AI concepts such as data masking, prompt engineering, model selection, and trust layer governance to real-world business scenarios. This practice test serves as both a diagnostic tool and a study accelerator, helping candidates identify knowledge gaps and focus their preparation efforts effectively.
नमूना प्रश्न
पूरी परीक्षा कैसी है देखने के लिए कुछ प्रश्न आज़माएं।
88 में से 49 उत्तरों में जाँचने योग्य संदर्भ है।
A project lead asks how to handle creating and managing agents programmatically from Python. What is the most appropriate response?
एक प्रोजेक्ट लीड पूछता है कि कैसे प्रोग्रामेटिक रूप से पाइथन से एजेंट बनाना और उनका प्रबंधन करना है। सबसे उपयुक्त उत्तर क्या है?
A: टेस्टिंग सेंटर यूआई गलत है क्योंकि संदर्भित स्रोत एजेंटफोर्स पाइथन एसडीके के लिए समर्थन करता है जो इस स्थिति के लिए उपयुक्त है। B: एजेंटफोर्स पाइथन एसडीके सही है क्योंकि संदर्भित स्रोत यह क्षमता या नियम इस स्थिति के लिए कहता है। C: प्रम्प टेम्पलेट बैच प्रोसेसिंग गलत है क्योंकि संदर्भित स्रोत एजेंटफोर्स पाइथन एसडीके के लिए समर्थन करता है जो इस स्थिति के लिए उपयुक्त है। D: एनहांस्ड चैट वी2 गलत है क्योंकि संदर्भित स्रोत एजेंटफोर्स पाइथन एसडीके के लिए समर्थन करता है जो इस स्थिति के लिए उपयुक्त है।
A project lead asks how to handle turning a natural language request into agent components. What is the most appropriate response?
प्रश्न का उत्तर देने के लिए सबसे उपयुक्त प्रतिक्रिया क्या है जब एक परियोजना नेता पूछता है कि कैसे एक प्राकृतिक भाषा के अनुरोध को एजेंट घटकों में कैसे संभालना है?
A: टेस्टिंग सेंटर इसे एम्बेडिंग में परिवर्तित करता है, यह गलत है क्योंकि संदर्भित स्रोत का समर्थन करता है कि एजेंटफोर्स अनुरोध को उप-एजेंट, कार्रवाई, निर्देश और व्यक्ति के लिए परिवर्तित करता है, इस स्थिति के बजाय। B: एजेंटफोर्स अनुरोध को उप-एजेंट, कार्रवाई, निर्देश और व्यक्ति में परिवर्तित करता है, यह सही है क्योंकि संदर्भित स्रोत द्वारा यह क्षमता या नियम इस स्थिति के लिए कहा गया है। C: एडीएल एपीआई इसे प्रम्प मेटाडेटा में परिवर्तित करता है, यह गलत है क्योंकि संदर्भित स्रोत एजेंटफोर्स को अनुरोध को उप-एजेंट, कार्रवाई, निर्देश और व्यक्ति में परिवर्तित करता है, इस स्थिति के बजाय। D: वीसीएस इसे एक चैट ट्रांसक्रिप्ट में परिवर्तित करता है, यह गलत है क्योंकि संदर्भित स्रोत एजेंटफोर्स को अनुरोध को उप-एजेंट, कार्रवाई, निर्देश और व्यक्ति में परिवर्तित करता है, इस स्थिति के बजाय।
A separate implementation team needs to handle supporting escalation from an Agentforce agent to a human service representative. Which answer is best?
एक अलग निष्पादन टीम को एक एजेंटफोर्स एजेंट से एक मानव सेवा प्रतिनिधि तक समर्थन के लिए प्रत्यास्तार को संभालने की आवश्यकता है। कौन सा उत्तर सबसे अच्छा है?
A: प्रत्यास्तार के दौरान संवाद संदर्भ को छोड़ना गलत है क्योंकि संदर्भित स्रोत का समर्थन करता है कि इस स्थिति के लिए मानव-इन-द-लूप डिज़ाइन का उपयोग करें जिसमें पूरा संवाद संदर्भ शामिल हो।
B: एम्बेडिंग का उपयोग प्रत्यास्तार के लिखित संवाद के लिए गलत है क्योंकि संदर्भित स्रोत का समर्थन करता है कि इस स्थिति के लिए मानव-इन-द-लूप डिज़ाइन का उपयोग करें जिसमें पूरा संवाद संदर्भ शामिल हो।
C: सैंडबॉक्स मेटाडेटा को हैंडऑफ़ मैकेनिज्म के रूप में उपयोग करना गलत है क्योंकि संदर्भित स्रोत का समर्थन करता है कि इस स्थिति के लिए मानव-इन-द-लूप डिज़ाइन का उपयोग करें जिसमें पूरा संवाद संदर्भ शामिल हो।
D: मानव-इन-द-लूप डिज़ाइन का उपयोग पूरे संवाद संदर्भ के साथ सही है क्योंकि संदर्भित स्रोत द्वारा यह क्षमता या नियम इस स्थिति के लिए दिया गया है।
During an implementation review, the requirement is integrating Agentforce into a mobile app. Which answer best fits?
एक प्रोजेक्ट समीक्षा के दौरान, एक आवश्यकता है कि एजेंटफोर्स (Agentforce) को एक मोबाइल ऐप में एकीकृत किया जाए। जो उत्तर सबसे अच्छा फिट करता है वह क्या है?
A: एजेंट स्क्रिप्ट वैरिएबल्स (Agent Script variables) गलत है क्योंकि संदर्भित स्रोत एजेंटफोर्स मोबाइल एसडीके (Agentforce Mobile SDK) को इस स्थिति के लिए समर्थन करता है। B: एजेंटफोर्स मोबाइल एसडीके (Agentforce Mobile SDK) सही है क्योंकि संदर्भित स्रोत यह क्षमता या नियम इस स्थिति के लिए कहता है। C: टेस्टिंग एपीआई एक्सएमएल (Testing API XML) गलत है क्योंकि संदर्भित स्रोत एजेंटफोर्स मोबाइल एसडीके को इस स्थिति के लिए समर्थन करता है। D: वीसीएस मेटाडेटा रिट्रीवल (VCS metadata retrieval) गलत है क्योंकि संदर्भित स्रोत एजेंटफोर्स मोबाइल एसडीके को इस स्थिति के लिए समर्थन करता है।
During an implementation review, the requirement is programmatically creating, managing, and deploying AI agents in Salesforce. Which answer best fits?
एक प्रोग्रामिंग समीक्षा के दौरान, Salesforce में AI एजेंट्स को क्रिएट, मैनेज, और डिप्लॉय करने की आवश्यकता है। जो उत्तर सबसे अच्छा फिट करता है वह है:
A: केवल Enhanced Chat v2 वेब एपीआई का उपयोग करना गलत है क्योंकि संदर्भ स्रोत का समर्थन करता है कि इस स्थिति के लिए Agentforce Python SDK का उपयोग करें। B: Agentforce Python SDK का उपयोग करना सही है क्योंकि संदर्भ स्रोत यह क्षमता या नियम के लिए समर्थन करता है। C: केवल Export Session Tracing Data का उपयोग करना गलत है क्योंकि संदर्भ स्रोत इस स्थिति के लिए Agentforce Python SDK का उपयोग करने का समर्थन करता है। D: केवल Metadata API प्रम्प टेम्पलेट का उपयोग करना गलत है क्योंकि संदर्भ स्रोत इस स्थिति के लिए Agentforce Python SDK का उपयोग करने का समर्थन करता है।
परीक्षा ब्लूप्रिंट
प्रत्येक डोमेन वास्तविक सर्टिफिकेशन परीक्षा के अनुसार भारित है, इसलिए एक पूर्ण अभ्यास सिमुलेशन आपके परिणाम की भविष्यवाणी करता है।