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ISQI CT-GenAI Prüfungsthemen:
| Abschnitt | Ziele |
|---|---|
| Thema 1: Risiken, Qualität und Grenzen der generativen KI | - Risiken bei der Nutzung generativer KI
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| Thema 2: Prompt-Engineering für den Softwaretest | - Techniken zur Gestaltung von Prompts
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| Thema 3: Unternehmensweite Einführung und Steuerung | - Einführung generativer KI in Unternehmen
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| Thema 4: Einsatz generativer KI im Softwaretest | - Praxisnahe Anwendung in Testabläufen
|
| Thema 5: Grundlagen der generativen KI und von großen Sprachmodellen | - Einführung in die generative KI im Bereich des Softwaretests
|
ISQI ISTQB Certified Tester Testing with Generative AI (CT-GenAI) v1.0 CT-GenAI Prüfungsfragen mit Lösungen
1. You must generate test cases for a new payments rule. The system includes API specifications stored in a vector database and prior tests in a relational database. Which of the following sequences BEST represents the correct order for applying a Retrieval-Augmented Generation (RAG) workflow?
i. Retrieve semantically similar specification chunks from the vector database ii. Feed both retrieved datasets as context for the LLM to generate new test cases iii. Retrieve relevant historical cases from the relational database iv. Submit a focused query describing the new test requirement
A) i -> iv -> iii -> ii
B) iv -> i -> iii -> ii
C) iii -> iv -> i -> ii
D) iv -> iii -> i -> ii
2. What does an embedding represent in an LLM?
A) A set of test cases for validation
B) Logical rules for reasoning
C) Tokens grouped into context windows
D) Numerical vectors capturing semantic relationships
3. What distinguishes an LLM-powered agent from a basic AI chatbot in test processes?
A) Ability to respond to prompts without explicit user instructions
B) Ability to trigger automated actions beyond conversation
C) Use of a conversational tone and improved response personalization
D) Reliance on predefined templates to generate short, factual answers
4. Which statement about fine-tuning for test tasks is INCORRECT?
A) It replaces the model's general knowledge entirely and prevents overfitting
B) It adapts a pre-trained model to a domain using task-specific data
C) It enhances relevance to organizational terminology and formats
D) It can be applied to smaller SLMs to improve task performance with lower compute
5. An LLM prioritizes tests using likelihood X impact but ranks a trivial tooltip change above a payment failure.
What defect does this MOST LIKELY show?
A) No defect; this is acceptable
B) Dataset bias toward UI features
C) Reasoning error in risk calculation logic
D) Hallucination
Fragen und Antworten:
| 1. Frage Antwort: B | 2. Frage Antwort: D | 3. Frage Antwort: B | 4. Frage Antwort: A | 5. Frage Antwort: C |
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