AIPC01-FMI#2
ある企業は、社内の最新ポリシー文書に基づいて回答する RAG チャットボットを Knowledge Bases for Amazon Bedrock で構築します。ポリシーは毎月更新され、回答には必ず出典を明示する必要があり、機械学習チームは小規模でモデルの再学習は避けたいと考えています。これらの要件を満たすために適切な設計上の選択はどれですか。該当するものを2つ選択してください。
2 つ選択してください
解説
【正解: C / A】の理由
RAG (Knowledge Bases for Amazon Bedrock) を採用すれば、文書更新は同期だけで反映でき再学習が不要なため、小規模チームでも運用できます (C)。さらに RetrieveAndGenerate のシテーションを使えば、回答の各部分の根拠となった文書・箇所を出典として明示でき、監査要件も満たせます (A)。
【他選択肢が違う理由】
- E: 毎月のファインチューニングは再学習コストが高く、小規模チームの運用負荷と出典提示の要件に反します。
- D: プロンプトへの固定埋め込みはコンテキスト上限を超え、更新のたびに改修が必要で運用に適しません。
- B: ランダム検索は関連性を担保できず、回答品質が破綻します。
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