AIF-C01：AWS Certified AI Practitioner 生成 AI の基礎 問11
生成 AI の基礎／AWS の生成 AI 基盤（Amazon Bedrock・SageMaker JumpStart・Amazon Q・PartyRock）社内規程や製品マニュアルなどの文書を Amazon S3 に置いています。これらの文書を取り込み、チャンクへの分割、埋め込み、ベクトルストアへの格納、質問に関連する箇所の検索、検索結果によるプロンプトの拡張という一連の処理を、自前のパイプラインを実装せずに利用して、基盤モデルが自社文書に基づいて回答できるようにしたい。使用する Amazon Bedrock の機能はどれですか。
当サイトのオリジナル問題（AIF-C01：AWS Certified AI Practitionerの出題範囲「生成 AI の基礎」に対応。実際の試験問題ではありません）
- AAmazon Bedrock Guardrails で、入力と出力に対してコンテンツのフィルターを設定する
- BAmazon Bedrock ナレッジベースで、S3 のデータソースを取り込み、検索結果を使って回答を生成する
- CAmazon Bedrock のモデルカスタマイズで、自社文書を使ってモデルを継続的に事前トレーニングする
- DAmazon Bedrock のモデル評価で、候補モデルの回答の品質を比較する
正解：B
解説
Amazon Bedrock ナレッジベースは、S3 などのデータソースの文書を取り込み、分割・埋め込み・ベクトルストアへの格納を行い、質問に関連する情報を検索して基盤モデルのプロンプトを拡張する RAG の一連の処理を、マネージドで提供します。これにより、モデルを再学習せずに自社文書に基づく回答を得られます。Guardrails は安全性のフィルター、モデル評価はモデルの比較、モデルカスタマイズはモデル自体の調整で、役割が異なります。
選択肢ごとの解説
- A誤り。Guardrails は有害コンテンツなどを制御する機能で、文書の取り込みや検索による回答の根拠づけは行いません。
- B正しい。ナレッジベースは、文書の取り込みから検索、プロンプト拡張までの RAG の処理をマネージドで提供します。
- C誤り。継続的な事前トレーニングはモデル自体を調整する手法で、文書の検索によるプロンプトの拡張とは異なり、文書の更新への追随も容易ではありません。
- D誤り。モデル評価は候補モデルの品質を比較する機能で、自社文書に基づく回答の仕組みを提供するものではありません。