Q5 — AWS AIF-C01 第3章

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ある企業が、Amazon Bedrockを用いて社内チャットボットアプリケーションを構築し、社内ドキュメントに基づいて従業員の質問に回答したいと考えています。同社はアプリケーションの開発コストを最小限に抑えたいと考えています。この要件を満たすために、運用コストを最も小さくするソリューションはどれですか？

• A. 微調整機能を用いて、自社のデータでLLMを調整する
• B. 継続的プリトレーニング機能を用いて、自社のデータでLLMを調整する
• C. Knowledge Baseを作成し、検索拡張生成（RAG）技術を活用する ✓
• D. 自社のデータのみを用いて、ゼロからLLMを構築する

正解: C. Knowledge Baseを作成し、検索拡張生成（RAG）技術を活用する

解説

開発コストと運用コストを最小化するには、大規模なモデル訓練や複雑なアルゴリズムを必要とせず、既存の知識を効率的に活用できるソリューションが最適です。AおよびBは、モデルの微調整または継続的プリトレーニングを伴い、大量のデータと計算リソース、専門的な技術を要するため、間接的な開発コストが高くなります。Dは、ゼロからLLMを構築するため、極めて高い開発・維持コストを伴います。一方、CのRAG技術は、既存のドキュメントをKnowledge Baseとして活用し、質問に対する応答を検索ベースで生成するため、モデル訓練を必要とせず、開発および運用コストを大幅に削減できます。したがって、Cが最も適した選択肢です。