AIF基盤モデルのアプリケーション
自然言語を使用して、エンタープライズ内の複数のデータソース（S3、SharePoint、Salesforceなど）から高精度な情報検索を行えるフルマネージドのインテリジェント検索サービスはどれですか？
RAG（Retrieval-Augmented Generation：外部の知識ベースを参照してAIの回答精度を高める手法）アーキテクチャの検索バックエンドとしてもよく利用されます。
AAmazon OpenSearch Service
ベクトル検索機能を持ちRAGのリトリーバーとして利用可能ですが、SharePointやSalesforceなどSaaSデータソース向けの組み込みコネクタや、自然言語質問応答に特化したマネージド検索機能はKendraと比べて限定的です。
BAmazon Kendra
✓ 正解
機械学習を活用した自然言語による高精度な企業内情報検索サービスです。S3・SharePoint・Salesforceなど多数の組み込みコネクタを持ち、RAGの検索バックエンド（リトリーバー）として最適なフルマネージドサービスです。
CAmazon Athena
S3に保存されたデータをSQLクエリで分析するサーバーレスのクエリサービスです。データ分析用途に優れますが、自然言語による情報検索やRAGのバックエンドとして使用するようには設計されていません。
DAmazon RDS
MySQL・PostgreSQLなどのリレーショナルデータベースをマネージドで提供するサービスです。構造化データの保存・管理に使用しますが、自然言語検索やRAGのリトリーバーとしての機能は持ちません。
解説
正解はBです。Amazon Kendraは、機械学習を活用した高精度なエンタープライズ検索サービスです。SharePointやS3などの多様なデータソース向けの組み込みコネクタを備え、自然言語での質問に対して正確な回答を返すことができるため、RAGにおける情報検索のバックエンド（リトリーバー）として最適です。AのAmazon OpenSearch Serviceもベクトル検索によりRAGに使用できますが、Kendraのような「自然言語での質問応答に特化したフルマネージドなエンタープライズ検索と多数の組み込みSaaSコネクタ」という文脈ではKendraが最も直接的です。CのAthenaはS3上のデータをSQLで分析するサービス、DのRDSはリレーショナルデータベースであり不適切です。
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