AIF生成AIの基礎複数選択
Amazon Bedrock Knowledge Basesを使ってRAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）システムを実装しようとしています。このシステムに必要なコアコンポーネントはどれですか？（2つ選択）
AAmazon Rekognition — 画像・動画から情報を抽出するコンピュータービジョンサービス
RekognitionはコンピュータービジョンサービスでRAGには不要です。
Bベクトルデータベース — 埋め込みベクトルを保存し、意味的類似性に基づく検索を行うデータストア
✓ 正解
RAGシステムの中核は「テキスト埋め込みモデル」（テキストを意味的なベクトルに変換）と「ベクトルデータベース」（そのベクトルを保存・類似検索）の2つです。ユーザーのクエリもベクトル化され、関連する文書チャンクを検索した上でLLMのコンテキストとして提供されます。
CAmazon SageMaker Autopilot — データを入力するだけで自動的にMLモデルを構築・最適化するサービス
SageMaker Autopilotは自動ML構築サービスです。
Dテキスト埋め込みモデル — テキストを意味的な関係を保持した高次元の数値ベクトルに変換するモデル
✓ 正解
RAGシステムの中核は「テキスト埋め込みモデル」（テキストを意味的なベクトルに変換）と「ベクトルデータベース」（そのベクトルを保存・類似検索）の2つです。ユーザーのクエリもベクトル化され、関連する文書チャンクを検索した上でLLMのコンテキストとして提供されます。
解説
正解：
ベクトルデータベース — 埋め込みベクトルを保存し、意味的類似性に基づく検索を行うデータストア
テキスト埋め込みモデル — テキストを意味的な関係を保持した高次元の数値ベクトルに変換するモデル
RAGシステムの中核は「テキスト埋め込みモデル」（テキストを意味的なベクトルに変換）と「ベクトルデータベース」（そのベクトルを保存・類似検索）の2つです。ユーザーのクエリもベクトル化され、関連する文書チャンクを検索した上でLLMのコンテキストとして提供されます。
選択肢AのRekognitionはコンピュータービジョンサービスでRAGには不要です。
選択肢CのSageMaker Autopilotは自動ML構築サービスであり、RAGのコンポーネントではありません。
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