AIF-C01#43(fundamentals-generative-ai)
基盤モデル（FM）やRAG（検索拡張生成）で使用するために、ベクトルデータベース（vector database）に埋め込み（embeddings）を保存するAWSサービスまたは機能はどれですか？
正解：B
正解の根拠
Amazon OpenSearch Service は k-NN/vector engine により embeddings をベクトルとして保存・検索でき、Bedrock Knowledge Bases や RAG パイプラインの標準ベクトルストアとして公式にサポートされています。Titan Embeddings 等で生成したベクトルを保存し、クエリベクトルから類似ドキュメントを検索する基盤として機能します。
各サービスの役割
| サービス | 役割 |
|---|---|
| OpenSearch | ベクトル検索/RAG ストア |
| SageMaker Ground Truth | データラベリング |
| Transcribe | 音声→テキスト |
| Textract | 文書 OCR・抽出 |
不正解の理由
- A: Ground Truth は教師ラベル付け用サービスで、ベクトル保存・検索の機能は提供していません。
- C: Transcribe は音声認識サービスで、embeddings の保存・検索基盤としての役割はありません。
- D: Textract は文書からのテキスト抽出 OCR 系サービスで、ベクトルストアではありません。
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