AIF生成AIの基礎
あるECサイト企業が、顧客が商品画像をアップロードすると自動的に詳細な商品説明文を生成するシステムをAmazon Bedrockで構築したいと考えています。最も効率的なアプローチはどれですか？
AAmazon Rekognitionで画像からラベルを抽出し、そのラベルをテキスト生成モデルのプロンプトに渡して説明文を生成する
Rekognition経由の方法も機能しますが、複数サービスの連携が必要で非効率です。
BAmazon Bedrock上のマルチモーダル基盤モデルに、画像と説明文生成の指示を直接入力して処理する
✓ 正解
マルチモーダル基盤モデル（Claude 3 Sonnet / Haiku 等）は画像とテキストを同時に入力として受け付け、テキストを生成できます。複数サービスの連携がなく、シンプルで効率的です。
C拡散モデル（Diffusion Model）で商品画像を解析し、テキスト説明を出力させる
拡散モデルは画像を「生成」するモデルであり、画像の「理解・解析」には使用しません。
DAmazon Textractで画像内のテキストを抽出し、LLMで文章を整形する
Textractはスキャン文書内のテキスト抽出用であり、商品写真の視覚的解析には不適切です。
解説
マルチモーダル基盤モデル（Claude 3 Sonnet / Haiku 等）は画像とテキストを同時に入力として受け付け、テキストを生成できます。複数サービスの連携がなく、シンプルで効率的です。
選択肢AのRekognition経由の方法も機能しますが、複数サービスの連携が必要で非効率です。
選択肢Cの拡散モデルは画像を「生成」するモデルであり、画像の「理解・解析」には使用しません。
選択肢DのTextractはスキャン文書内のテキスト抽出用であり、商品写真の視覚的解析には不適切です。
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