AIF-C01#51(foundation-models)
ある企業が Amazon Bedrock Agents を使用して、自社アプリケーション用のエージェントを作成しています。エージェントは良好に動作していますが、特定の例（具体的な回答例など）を提示することで、さらに精度を向上させたいと考えています。 この要件を満たすソリューションはどれですか？
正解：A
正解の根拠
Bedrock Agents は Pre-processing、Orchestration、Knowledge Base response generation、Post-processing の各ステップに「Advanced prompts」テンプレートを公開しています。ここに具体的な few-shot サンプルを差し込むことで、Action Group 呼出やレスポンス整形の精度を細かくチューニングできます。学習データ追加なしで例示のみ反映できる軽量手法です。
Agents のチューニング手段
| 手段 | 用途 |
|---|---|
| Advanced prompts | 各ステップの例示挿入 |
| Action Groups | API 呼出定義 |
| Guardrails | 安全制御 |
| Knowledge Bases | RAG 参照 |
不正解の理由
- B: Guardrails は禁止トピックや PII マスクといった安全制御が目的で、回答精度向上のための例示挿入には用いられません。
- C: Ground Truth はラベリング基盤で、Agents の応答品質を例示で改善する Advanced prompts とは設計目的が異なります。
- D: Lambda でデータセットに追記する方式は、Bedrock Agents 自体の学習対象となる仕組みではなく要件を満たしません。
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