AIF-C01#66(foundation-models)
ある企業が、Amazon Bedrock を使用して Amazon Titan 基盤モデル（FM）を実装しています。同社は、企業のプライベートデータソースから関連データを使用してモデルを補完する必要があります。 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
Bedrock Knowledge Bases は、社内ドキュメントを S3 等から取り込み、自動で埋め込み生成と Vector Store (OpenSearch Serverless 等) への投入を行い、RAG として LLM 応答を補完します。Titan などの基盤モデルにプライベートデータの根拠を与えるための標準的な仕組みです。
選択肢の役割
| 選択肢 | 役割 |
|---|---|
| Knowledge Bases | RAG でプライベート知識補完 |
| 別の FM | モデル変更のみ |
| 低 temperature | 出力ばらつき制御 |
| InvokeModel ログ | 監査・運用 |
不正解の理由
- A: 別の FM に変更してもプライベートデータ自体は注入されず、社内知識を回答に反映させる根本要件は満たせません。
- B: temperature を下げると出力の揺らぎが減りますが、外部社内データを取り込む仕組みではなく要件は未解決のままです。
- D: 呼出ログ記録は監査・運用観点の機能で、回答生成にプライベート知識を組み込む RAG とは目的が異なります。
コメント