Q25 — AWS AIF-C01 第2章

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ある企業が、Amazon Bedrockの大規模言語モデル（LLM）を活用して、自社製品のマニュアル向けチャットインターフェイスを開発したいと考えています。これらのマニュアルはPDF形式で保存されています。 これらの要件を最も経済的かつ効率的に満たすソリューションはどれですか？

• A. Amazon Bedrockにプロンプトを送信する際に、プロンプトエンジニアリングを用いて1つのPDFファイルをユーザープロンプトのコンテキストとして追加する。
• B. Amazon Bedrockにプロンプトを送信する際に、プロンプトエンジニアリングを用いてすべてのPDFファイルをユーザープロンプトのコンテキストとして追加する。
• C. すべてのPDFドキュメントを用いて、Amazon Bedrockでモデルのファインチューニングを行う。その後、ファインチューニング済みモデルを用いてユーザープロンプトを処理する。
• D. PDFドキュメントをAmazon BedrockのKnowledge Baseにアップロードする。ユーザーがAmazon Bedrockにプロンプトを送信する際に、Knowledge Baseからコンテキスト情報を提供する。 ✓

正解: D. PDFドキュメントをAmazon BedrockのKnowledge Baseにアップロードする。ユーザーがAmazon Bedrockにプロンプトを送信する際に、Knowledge Baseからコンテキスト情報を提供する。

解説

選択肢Dは、PDFドキュメントをKnowledge Baseで管理し、必要に応じてコンテキスト情報を検索・提供するため、各リクエストで完全なドキュメントを送信する（選択肢A/Bのコンテキスト長制限問題）または高コストなモデルのファインチューニング（選択肢C）を回避できます。Bedrock Knowledge Baseは、ベクトル化ストレージおよびセマンティック検索技術を採用しており、実際に使用されたコンテキストのみに対して課金されるため、経済的かつ効率的な原則に合致します。