AIF-C01#36(foundation-models)
ある企業が、社内規定（ポリシー）に関する従業員の質問に答えるチャットボットを作成したいと考えています。社内規定は頻繁に更新されるため、チャットボットはほぼリアルタイムでその変更を反映しなければなりません。同社は大規模言語モデル（LLM）の選定を行っています。 この要件を満たすソリューションはどれですか？
正解：C
正解の根拠
Amazon Bedrock Knowledge Bases は社内ドキュメントを S3 に置き、ベクトル DB に同期して RAG ワークフローを構築するマネージド機能です。データソース更新時に Knowledge Base を再同期するだけで FM が最新ポリシーをほぼリアルタイム参照できます。再学習不要で頻繁な更新に追随でき、本問の要件に最適です。
選択肢の比較
| 方式 | 更新追随 |
|---|---|
| Bedrock Knowledge Bases (RAG) | 同期で即時反映 |
| SageMaker ファインチューニング | 毎回再学習が必要 |
| 素の Bedrock FM | 社内知識を持たない |
| Q Business カスタム App | RAG 可、構築コスト高 |
不正解の理由
- A: ファインチューニングはポリシー更新の度に再学習が必要で、ほぼリアルタイム反映の要件にはコストと時間で不向きです。
- B: Bedrock の素の FM は社内ポリシーを学習しておらず、頻繁な更新を反映するメカニズムも備えていません。
- D: Q Business のカスタム Q App は実装可能ですが、Knowledge Bases による RAG 構成より構築工数が大きくなります。
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