AIF基盤モデルのアプリケーション
開発チームはAmazon Bedrockを利用して、ユーザーの依頼に応じて会社の社内API（例: 休暇申請API）を自動的に呼び出し、タスクを自律的に完了できるAIアシスタントを構築したいと考えています。この要件に最適なAmazon Bedrockの機能はどれですか？
AAmazon Bedrock Knowledge Bases (知識ベース管理機能)
Knowledge Basesは、S3などのデータソースをベクトルDBに登録し基盤モデルが参照できるようにするRAG（検索拡張生成）構築機能です。情報検索・参照に特化しており、社内APIを自律的に呼び出してタスクを完了させる機能はありません。
BAmazon Bedrock Guardrails (安全制御機能)
Guardrailsは、AIの入出力に対して有害コンテンツのフィルタリングやPII（個人識別情報）のマスキングなど安全性・ポリシーを適用する機能です。外部APIを呼び出して自律的にタスクを実行するエージェント機能とは目的が異なります。
CAmazon Bedrock Agents (エージェント機能)
✓ 正解
Agents for Amazon Bedrockは、基盤モデルがユーザーの意図を理解しタスクを複数ステップに分割して、AWS Lambdaなどを通じて社内API・外部システムを自律的に呼び出し、複雑なタスクをエンドツーエンドで完了させることができます。
DAmazon Bedrock Model Evaluation (モデル評価機能)
Model Evaluationは、複数の基盤モデルに対して同一データセットを使用してレスポンス品質・精度・ロバスト性などを定量的に比較・評価するための機能です。社内APIを自律的に呼び出してタスクを実行する機能とは関係ありません。
解説
正解はCのAmazon Bedrock Agentsです。Agents for Amazon Bedrockを使用すると、基盤モデルがユーザーのプロンプトを理解し、タスクを複数のステップに分割して、AWS Lambda関数などを通じて社内API・外部システムを自律的に呼び出しタスクを完了させることができます。
選択肢AのKnowledge Basesは、S3などのデータソースをベクトルDBに登録し基盤モデルが参照できるようにするRAG構築機能です。情報検索・参照に特化しており、APIを自律的に呼び出してタスクを完了させる機能はありません。
選択肢BのGuardrailsは、AIの入出力に対して有害コンテンツフィルタリングや個人情報マスキングなどの安全性・ポリシーを適用する機能です。タスクの自律実行とは目的が異なります。
選択肢DのModel Evaluationは、異なる基盤モデルの性能を定量的に比較・評価するための機能です。タスクの自律実行には関係しません。
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