Q13 — AWS AIF-C01 第3章

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ある企業が、Amazon Bedrock上のテキスト生成用ファウンデーションモデル（FM）を活用して、顧客向けチャットボットサービスを構築しようとしています。同社は、顧客が質問する可能性のあるセンシティブなトピックについてFMが回答しないようにしたいと考えています。これらの要件を満たすために、最も少ない運用負荷で実現できるソリューションはどれですか？

• A. Amazon SageMaker上でテキスト分類器をトレーニングし、不要な質問を検出しフィルタリングする
• B. Amazon Bedrock Guardrails上で禁止トピックを定義し、ガードレールを有効化してFMを呼び出す ✓
• C. Amazon Comprehendのエンティティ抽出機能を活用して不要な質問を検出しフィルタリングする
• D. Amazon SageMaker BlazingText組み込みアルゴリズムを用いて、センシティブなトピック検出モデルをトレーニングする

正解: B. Amazon Bedrock Guardrails上で禁止トピックを定義し、ガードレールを有効化してFMを呼び出す

解説

Amazon Bedrock Guardrailsは、ユーザーがモデルの使用ポリシーおよび制限（例：禁止トピック）を定義・管理できる仕組みを提供します。このプラットフォーム上で禁止トピックを定義し、ガードレールを有効化してFMを呼び出すことで、顧客が質問する可能性のあるセンシティブなトピックへの回答を効果的に防止できます。この方法は、テキスト分類器のトレーニング、エンティティ抽出機能の活用、またはセンシティブなトピック検出モデルのトレーニングといった他の選択肢と比較して、運用負荷が最小限です。なぜなら、追加のモデルトレーニングや複雑な統合作業を必要とせず、Amazon Bedrock Guardrailsが提供する既存機能を直接活用できるからです。