AI901-Concept#87-1
注: この問題は、同じ前提を持つ一連の問題の一部です。それぞれの問題には異なる解決策が提示されます。
前提
ある金融機関が、顧客 FAQ への定型応答ボットを Azure AI Foundry で本番運用します。回答は事実ベースで再現性が高く、長すぎず、銀行業務の敬語フォーマットに従う必要があります。複数のユーザーから同じ質問が来た場合、毎回同等の回答が返ることが求められます。
解決策
temperature を 0.1 に設定して出力を決定論的に近づけ、max_tokens を 300 に制限し、system message に「あなたは銀行業務の FAQ アシスタントです。事実ベースで簡潔に、銀行業務の敬語で回答してください。診断や法的助言は行わず、必要なら担当者へ案内してください」と明記します。
この解決策は目的を満たしますか?
解説
【判定: はい】の理由
本構成は本番事実応答ボットの設計パターンに完全に合致します。低 temperature は再現性を高め、max_tokens 300 はレスポンス長を制御してコストとレイテンシを予測可能にし、明確な system message は役割 / 形式 / 拒否ルールを規定して Responsible AI ガードレールにも貢献します。Foundry SDK でこれらをパラメータとして指定するだけで実装でき、本番運用のベスト プラクティスです。同じ質問に対し近い応答を返す再現性、銀行業務に適した敬語形式、診断・法的助言の回避まで一貫してカバーされる設計です。
【「いいえ」が違う理由】
本ソリューションは事実応答 / 再現性 / コスト管理 / ガードレールの全要件を満たします。「目的を満たさない」と判断する根拠はありません。 金融機関の本番投入ルートとしても問題のない設計水準を満たしています。
本構成は本番事実応答ボットの設計パターンに完全に合致します。低 temperature は再現性を高め、max_tokens 300 はレスポンス長を制御してコストとレイテンシを予測可能にし、明確な system message は役割 / 形式 / 拒否ルールを規定して Responsible AI ガードレールにも貢献します。Foundry SDK でこれらをパラメータとして指定するだけで実装でき、本番運用のベスト プラクティスです。同じ質問に対し近い応答を返す再現性、銀行業務に適した敬語形式、診断・法的助言の回避まで一貫してカバーされる設計です。
【「いいえ」が違う理由】
本ソリューションは事実応答 / 再現性 / コスト管理 / ガードレールの全要件を満たします。「目的を満たさない」と判断する根拠はありません。 金融機関の本番投入ルートとしても問題のない設計水準を満たしています。
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