過去問ドリル

AIF-C01：AWS Certified AI Practitioner 基盤モデルの応用 問8

基盤モデルの応用／基盤モデルを使うアプリの設計上の考慮（推論パラメーター・RAG・ベクターストア）

社内には Amazon Aurora PostgreSQL に顧客・契約の業務データがあり、すでに運用しています。この業務データと同じデータベースの中で、文書の埋め込みベクトルも管理する RAG アプリを構築したいと考えています。Amazon Bedrock ナレッジベースのベクターストアとして適切なものはどれか。

当サイトのオリジナル問題（AIF-C01：AWS Certified AI Practitionerの出題範囲「基盤モデルの応用」に対応。実際の試験問題ではありません）

正解：D

解説

Amazon Bedrock ナレッジベースがサポートするベクターストアには、Amazon OpenSearch Serverless、Amazon Aurora、Pinecone、MongoDB Atlas、Amazon S3 Vectors などがあります。業務データがすでに Amazon Aurora PostgreSQL にあり、同じデータベースでベクトルも管理したいという要件では、Aurora をベクターストアに指定するのが適切です。どのストアも検索自体は可能ですが、別のサービスを立てると運用対象とデータの置き場所が増えます。

選択肢ごとの解説

  • A誤り。OpenSearch Serverless もサポートされるベクターストアですが、業務データとは別のサービスになり、同一データベースで管理する要件を満たしません。
  • B誤り。Pinecone も利用可能ですが、外部のサービスとなり、既存の Aurora とは別にベクトルを管理することになります。
  • C誤り。MongoDB Atlas も利用可能ですが、別のデータベースとなり、同一データベースで管理したいという要件に合いません。
  • D正しい。Aurora をベクターストアに指定すれば、業務データと同じデータベースでベクトルを管理できます。

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