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Databricks · DB-GAIE · Associate

Databricks Generative AI Engineer Associate — Questions d'entraînement et examen blanc

L’examen Databricks Certified Generative AI Engineer Associate valide ta capacité à concevoir, développer et déployer des applications d’IA générative sur la plateforme Databricks.

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S’entraîner gratuitement pour DB-GAIEAcheter l’accès à DB-GAIE pour 29,99 USD
45Questions par examen blanc Pass-IT
90minDurée limite de l’examen blanc Pass-IT

Vérifié auprès de Databricks · septembre 2026 · Version actuelle de l’examen

Essayer Pass-IT

Découvre comment tu apprends avec Pass-IT.

Réponds à une question d’exemple pour DB-GAIE et lis l’explication avec sa source. Ici même, sans inscription.

Assemblage et déploiement des applications1 / 5

Une équipe veut comparer par test A/B deux stratégies de prompt différentes pour son agent de support client. Comment doit-elle mettre cela en place avec Databricks serving ?

AlexExplication complète d’Alex

Les tests A/B d'agents GenAI sur Databricks reposent sur la traffic_config d'un serving endpoint, qui répartit les requêtes entre les served entities. Chaque version de l'agent est déployée comme une served_entity distincte sur le même endpoint, et traffic_percentage contrôle la répartition (le total doit faire 100). Les réponses de chaque version sont journalisées séparément dans l'inference table, ce qui permet de comparer qualité, latence et retours des utilisateurs. Analyse des distracteurs : l'option « Utiliser Feature Serving pour étiqueter chaque requête et la router… » est fausse — Feature Serving sert à récupérer des features, pas à router des prompts. L'option « Déployer un endpoint unique avec un hook de prétraitement… » est fausse — les hooks de prétraitement n'offrent ni véritable gestion du trafic ni journalisation indépendante. L'option « Enregistrer chaque version de prompt dans MLflow Model Registry… » est fausse — un notebook de routage maison contourne la gestion du trafic et la journalisation des inférences intégrées à Databricks. Ref: docs.databricks.com/en/machine-learning/model-serving/serve-multiple-models-to-serving-endpoint.html

Sourcedocs.databricks.com

Conception des applications2 / 5

Quelle approche permet à un agent GenAI d'accéder aux données les plus récentes lorsqu'il répond à des questions sur l'actualité ?

AlexExplication complète d’Alex

Les connaissances d'un LLM sont figées au moment de l'entraînement : il ne peut donc pas répondre à des questions sur l'actualité. Un pipeline RAG avec Delta Live Tables (l'option « Un agent de retrieval qui interroge un pipeline Delta… ») ne récupère que des documents indexés, pas des données web en direct. Élargir la fenêtre de contexte avec des instantanés en cache (l'option « Élargir la fenêtre de contexte pour y inclure un instantané en cache de… ») revient encore à utiliser des données périmées. Un fine-tuning hebdomadaire (l'option « Faire un fine-tuning hebdomadaire du modèle de base… ») introduit un décalage de plusieurs jours. Un agent à appel d'outils doté d'une recherche web ou d'outils d'API temps réel (l'option « Un agent à appel d'outils doté d'un outil de recherche web ou d'API temps réel ») interroge des sources de données externes à la demande et renvoie des résultats à la minute près. Databricks le permet via des serveurs MCP, des outils personnalisés et l'intégration de recherche web native avec les modèles Gemini/OpenAI/Anthropic. Ref: docs.databricks.com/en/machine-learning/model-serving/web-search; docs.databricks.com/en/generative-ai/agent-framework/agent-tool.

Sourcedocs.databricks.com

Préparation des données3 / 5

Lors de la création d'un index vector search de type Delta Sync, quel paramètre désigne la colonne dont le texte doit être vectorisé automatiquement ?

AlexExplication complète d’Alex

Lors de la création d'un index vector search Delta Sync avec embeddings managés, le paramètre embedding_source_column identifie la colonne de texte que Databricks va vectoriser automatiquement. La plateforme appelle l'endpoint du modèle d'embedding indiqué, traite le texte par lots et stocke les vecteurs obtenus dans l'index. Les options « auto_embedding_column », « vector_embedding_source » et « text_vectorization_col » sont des noms de paramètres inventés : aucun n'apparaît dans le SDK ni dans l'API REST de Databricks. Pour des embeddings auto-gérés, tu indiques à la place une embedding_vector_column contenant des vecteurs pré-calculés. Ref: docs.databricks.com/en/generative-ai/vector-search/create-index; docs.databricks.com/en/vector-search/query-vector-search.

Sourceapi-docs.databricks.com

Évaluation et supervision4 / 5

Quelle fonctionnalité Databricks permet aux ingénieurs de tracer l'intégralité du flux d'exécution d'un agent GenAI, y compris les appels d'outils, les étapes de retrieval et les interactions avec le LLM ?

AlexExplication complète d’Alex

MLflow Tracing instrumente automatiquement les applications GenAI quand tu utilises un framework pris en charge (LangChain, OpenAI, Databricks SDK). Chaque requête crée un trace composé de spans hiérarchiques qui représentent les opérations individuelles. Les ingénieurs peuvent consulter les traces dans l'interface MLflow pour déboguer des problèmes, repérer les goulots d'étranglement (quel appel d'outil est lent ?), vérifier la qualité du retrieval (qu'a renvoyé le retriever ?) et comprendre le raisonnement de l'agent (qu'a décidé le LLM, et pourquoi ?).

Sourcedocs.databricks.com

Développement d’applications5 / 5

Quelle fonctionnalité distingue Mosaic AI Agent Framework d’une utilisation de LangChain seul, sans intégration à Databricks ?

AlexExplication complète d’Alex

La valeur de l’Agent Framework tient à sa capacité à combler l’écart entre prototype et production. LangChain fournit d’excellentes briques pour construire des agents, mais mettre un agent en production exige une infrastructure de déploiement, du monitoring, une évaluation de la qualité, la collecte de retours humains et de la gouvernance. Le Databricks Agent Framework ajoute ces capacités de production sous forme de services intégrés à la plateforme, au lieu d’obliger les équipes à les construire et à les maintenir elles-mêmes.

Sourcedocs.databricks.com

* Les questions de l’app sont actuellement en anglais. Les traductions de cet aperçu concernent uniquement l’aperçu. Consulte l’organisme de certification pour connaître les langues disponibles pour l’examen officiel.

Comment te préparer à DB-GAIE avec Pass-IT.

Actuellement, 326 questions d’entraînement pour DB-GAIE, et nous en ajoutons régulièrement. Concentre-toi sur ce qu’il te reste à apprendre.

Avance quand une question te bloque.

Comprends pourquoi une réponse est correcte. Alex t’explique les notions et répond à tes questions pour que tu puisses appliquer ce que tu apprends à l’exercice suivant.

Découvrir Alex →

Aperçu de conversation · DB-GAIE

Informations actuelles pour les agents

  1. Toi

    Comment répondre avec des informations postérieures à l’entraînement ?

  2. Alex · Tuteur IA

    Donne à l’agent un outil de recherche ou une API temps réel adaptée.

    Lire la documentation Databricks ↗
  3. Toi

    Le modèle connaît-il automatiquement les derniers événements ?

  4. Alex · Tuteur IA

    Non. L’outil apporte les informations récentes pour la réponse.

    Lire la documentation Databricks ↗

Utilise ton temps d’étude à bon escient.

Entraîne-toi à ton niveau.
Pour les nouvelles séances d’entraînement, Pass-IT adapte la difficulté à tes réponses précédentes.

Apprends de tes erreurs.
Les réponses incorrectes deviennent automatiquement des fiches de révision. En les revoyant, tu évalues à quel point tu te souviens de la réponse ; Pass-IT programme la prochaine révision.

Découvrir les révisions ciblées →

Démonstration animée de la fonctionnalité

Transforme tes erreurs en connaissances solides.

Comment fonctionne Pass-IT

Ta révision

Tu as mal répondu à une question ?

Pass-IT la conserve pour ta révision.

DB-GAIE · Extrait de question

Informations actuelles pour les agents

Voir la question complète

Quelle approche permet à un agent GenAI d'accéder aux données les plus récentes lorsqu'il répond à des questions sur l'actualité ?

Comprends la bonne réponse.

Un agent à appel d'outils doté d'un outil de recherche web ou d'API temps réel

Un agent utilisant des outils peut récupérer des informations actuelles par recherche ou API temps réel.

Lire la documentation Databricks ↗

À quel point te souviens-tu de la réponse ?

Pendant la révision, tu évalues si tu te souviens bien de la réponse.

Correct après hésitation

Pass-IT programme ta prochaine révision.

La date dépend de ton évaluation et de tes révisions précédentes.

Démonstration simplifiée. Aucun progrès d’apprentissage n’est enregistré.

Entraîne-toi pour le moment qui compte.

Passe un examen blanc complet avec une limite de temps et vérifie si tu arrives à terminer à temps.

Ton examen blanc DB-GAIE

Questions
45
Minutes
90

Illustration du déroulement d’un examen

  1. Début
  2. Répondre aux questions
  3. Fin

Nombre de questions et durée limite de l’examen blanc Pass-IT.

Aborde l’examen avec plus de confiance.

Ton Readiness Score t’aide à évaluer si tu es prêt pour l’examen. Les résultats par domaine te montrent où tu devrais continuer à t’entraîner.

Remboursé si tu échoues malgré 80 % de Readiness.
Si ton Readiness Score atteint au moins 80 % au moment de l’examen et que tu échoues malgré tout, nous te remboursons le prix d’achat Pass-IT de cette certification.

Pour les accès payants actifs. Envoie la preuve de ton échec sous 14 jours.

Autres conditions de la garantie

Au moment de l’examen, tu dois avoir au moins 80 % de Readiness et un accès payant actif à la certification. Passe l’examen pendant ta période d’accès et envoie la preuve officielle de ton échec dans les 14 jours suivant l’examen.

Pour les achats via Apple ou Google, le remboursement passe par la boutique concernée. Consulte les conditions complètes pour les autres modalités.

Voir les conditions de la garantie →

Le Readiness Score décrit tes progrès à l’entraînement, pas une probabilité de réussite.

Condition de la garantie

80%

Au moins 80 % de Readiness
au moment de l’examen

Remboursement en cas d’échec

Nombre de questions et paramètres des examens blancs issus du catalogue Pass-IT actuel.

Les domaines de l’examen

Ce que tu travailles pour DB-GAIE.

Les sujets de l’examen, des exercices adaptés et des sources à consulter.

Développer des applications d’IA étayéesConsulte le guide pour la pondération85 QuestionsQuestions Pass-IT

Choisis modèles et outils, puis améliore les réponses avec des observations.

  • Choisis LangChain ou des outils similaires, MLflow et Agent Framework et connecte les systèmes multiagents aux espaces Genie ou API conversationnelles pour récupérer des données.
  • Choisis LLM et longueurs de contexte des embeddings selon les besoins, documents, questions, fiches de modèles et métriques expérimentales.
  • Adapte les prompts à la réponse souhaitée et enrichis-les avec champs, termes et intention de l’utilisateur.
  • Choisis le découpage à partir des évaluations du modèle et de la recherche, examine qualité et sécurité des réponses et implémente des garde-fous.
  • Distingue l’évaluation en développement du suivi d’une application en fonctionnement.
Objectifs officiels Databricks
Assembler et déployer les systèmes d’IAConsulte le guide pour la pondération59 QuestionsQuestions Pass-IT

Relie les composants et livre-les avec des accès contrôlés.

  • Implémente des chaînes avec prétraitement et post-traitement pyfunc ; configure modèles RAG, embeddings, retrievers, dépendances, exemples et signatures et enregistre-les dans Unity Catalog avec MLflow.
  • Crée et interroge les index Mosaic AI Vector Search selon volume d’embeddings, fréquence de mise à jour, latence et coût.
  • Expose les applications avec Foundation Model APIs, utilise ai_query() pour l’inférence batch adaptée et contrôle l’accès aux ressources depuis les endpoints.
  • Stocke la mémoire intermédiaire durablement, intègre des serveurs MCP gérés, externes ou personnalisés et crée une interface interactive adaptée aux utilisateurs de l’agent.
  • Versionne les prompts et utilise CI/CD pour actualiser les index, promouvoir les prompts entre environnements et tester les composants des agents.
Objectifs officiels Databricks
Concevoir le parcours de l’applicationConsulte le guide pour la pondération47 QuestionsQuestions Pass-IT

Traduis un objectif métier en entrées, sorties et actions explicites.

  • Définis entrées et sorties du pipeline, choisis tâches du modèle et composants de chaîne et rédige des prompts demandant le format requis.
  • Choisis et ordonne les outils de recherche de connaissances ou d’action pour un raisonnement en plusieurs étapes.
  • Détermine quand Agent Bricks Knowledge Assistant, Multiagent Supervisor ou Information Extraction convient au problème.
Objectifs officiels Databricks
Préparer les données pour la rechercheConsulte le guide pour la pondération51 QuestionsQuestions Pass-IT

Construis une source utile pour la génération augmentée par récupération.

  • Choisis des documents pertinents et fiables, extrais leur contenu avec les packages Python adaptés et retire les éléments qui dégraderaient les réponses.
  • Choisis des découpages adaptés aux documents et avancés dans les limites du modèle, puis écris les fragments dans les tables Delta Unity Catalog dans le bon ordre.
  • Mesure les performances de recherche avec outils et métriques adaptés et explique comment le reranking améliore l’ordre des résultats.
Objectifs officiels Databricks
Évaluer et surveiller le comportement de l’IAConsulte le guide pour la pondération47 QuestionsQuestions Pass-IT

Mesure la qualité en développement et observe les applications déployées.

  • Choisis taille et architecture du modèle selon les résultats quantitatifs et sélectionne les métriques de suivi adaptées au déploiement.
  • Évalue les agents avec scoring MLflow, traces et scorers personnalisés, distingue les juges nécessitant une vérité terrain et intègre les retours métier.
  • Utilise logs d’inférence, tables d’inférence et Agent Monitoring pour évaluer les applications RAG déployées et endpoints actifs.
  • Contrôle les coûts LLM et suis les déploiements Agent Framework avec tables d’inférence, tables d’utilisation et limites de débit AI Gateway.
Objectifs officiels Databricks
Appliquer gouvernance et garde-fousConsulte le guide pour la pondération37 QuestionsQuestions Pass-IT

Traite les risques des entrées et des sources dès la conception.

  • Utilise le masquage comme garde-fou en respectant les besoins de performance et choisis des protections contre les entrées malveillantes.
  • Vérifie les exigences légales et de licence des sources pour choisir ce que l’application peut utiliser.
  • Choisis un traitement alternatif pour les textes problématiques provenant d’une source de données.
Objectifs officiels Databricks
Les formats de questions que tu peux travailler
Choix multiple
Sélectionne une réponse.

Ce sont les formats d’entraînement de Pass-IT. Consulte la page de certification Databricks pour les informations sur l’examen officiel.

Questions fréquentes

Ta préparation

Combien de temps prévoir pour préparer DB-GAIE ?

Pour t’aider à t’organiser, Pass-IT estime environ 50–120 heures. Avec une expérience pertinente, tu te situeras plutôt vers le bas de cette fourchette ; si tu débutes, plutôt vers le haut. Tes besoins peuvent aussi être en dehors de cette plage. Ce n’est ni une durée imposée par Databricks, ni une promesse d’être prêt pour l’examen dans ce délai.

Que te faut-il avant l'examen Generative AI Engineer Associate ?

Aucune certification n'est exigée. Databricks recommande six mois ou plus de développement d'IA générative en pratique sur la plateforme, et le catalogue table sur environ 80 heures. L'examen est écrit du point de vue de celui qui construit : les questions sur le retrieval, le chaining et le déploiement supposent que tu as déjà livré quelque chose.

Utiliser Pass-IT

Dans quelle langue sont les questions de Pass-IT ?

Les questions de l’application sont actuellement en anglais. Les traductions des questions d’exemple de cette page concernent uniquement cet aperçu. Consulte Databricks pour connaître les langues proposées pour l’examen officiel.

Combien de temps dure mon accès à DB-GAIE ?

L’accès à cette certification dure 12 mois. Tu paies une seule fois, sans renouvellement automatique.

Quand la garantie de remboursement s’applique-t-elle ?

La garantie rembourse le prix d’achat Pass-IT de cette certification. Tu dois disposer d’un accès payant éligible et d’un Readiness Score d’au moins 80 %, calculé à partir de tes résultats d’entraînement, au moment de l’examen. Ce score ne peut atteindre 80 % qu’après au moins 50 questions répondues et ne constitue pas une probabilité de réussite validée. Passe l’examen pendant ta période d’accès et envoie la preuve officielle de ton échec sous 14 jours. Conditions de la garantie

L’examen DB-GAIE

Où puis-je passer l’examen DB-GAIE ?

Surveillé en ligne ou centre d'examen.

Combien de temps dure l’examen Databricks Certified Generative AI Engineer Associate ?

L’examen Databricks Certified Generative AI Engineer Associate comporte 45 questions et le temps imparti est de 90 minutes.

Combien de temps dure le Generative AI Engineer Associate ?

Deux ans, après quoi tu repasses la version courante de l'examen. Databricks ne propose aucune alternative par formation continue. Sur un sujet qui évolue aussi vite, la reprise sera probablement un examen sensiblement différent.

Generative AI Engineer ou Machine Learning Associate ?

L'examen machine learning porte sur l'entraînement, le suivi et le déploiement de tes propres modèles, Databricks Machine Learning en représentant à lui seul 38%. L'examen d'IA générative part du principe que le modèle existe déjà et évalue ce que tu construis autour : retrieval, chaining, évaluation et gouvernance. Choisis celui qui correspond à ce que tu fais : entraîner des modèles ou les assembler.

Ta préparation à DB-GAIE

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12 mois d’accès à DB-GAIE · Sans renouvellement automatique

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Les questions de l’application sont actuellement en anglais.

Essayer 20 questions gratuitementCompte gratuit requis. Sans carte bancaire.

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Remboursement en cas d’échec avec au moins 80 % de Readiness, pour les achats éligibles selon les conditions de la garantie.

Conditions de la garantie

La garantie rembourse le prix d’achat Pass-IT de cette certification. Tu dois disposer d’un accès payant éligible et d’un Readiness Score d’au moins 80 %, calculé à partir de tes résultats d’entraînement, au moment de l’examen. Ce score ne peut atteindre 80 % qu’après au moins 50 questions répondues et ne constitue pas une probabilité de réussite validée. Passe l’examen pendant ta période d’accès et envoie la preuve officielle de ton échec sous 14 jours.

Conditions complètes de la garantie →

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