AIF基盤モデルのアプリケーション

ECサイト企業が、顧客からのチャットメッセージを受け取り、注文状況の確認・返品手続きの開始・在庫照会など複数の社内APIを自律的に呼び出して処理を完結させるAIアシスタントを構築したいと考えています。Amazon Bedrockのどの機能を中心に設計すべきですか?

A
Amazon Bedrock Knowledge Bases(社内APIの仕様書をベクトルデータベースに格納して参照させる)
Knowledge Basesは文書検索(RAG)用途です。
B
Amazon Bedrock Guardrails(不適切なリクエストのみをフィルタリングして安全性を確保する)
Guardrailsはコンテンツ安全制御用途です。
C
Amazon Bedrock Agents(LLMがアクショングループとして定義されたAPIを自律的にオーケストレーションする)
✓ 正解
Amazon Bedrock Agentsは、大規模言語モデルが自律的に計画を立て、アクショングループ(AWS Lambda関数やOpenAPI仕様で定義されたAPI)を順次呼び出して複数ステップのタスクを完結させる機能です。単純な文書検索を超えた外部システム連携が必要な場合に使用します。
D
Amazon Bedrock Model Evaluation(複数モデルの精度を比較して最適なモデルを選択する)
エージェントによる自律的なAPI呼び出し機能とは役割が異なります。

解説

Amazon Bedrock Agentsは、大規模言語モデルが自律的に計画を立て、アクショングループ(AWS Lambda関数やOpenAPI仕様で定義されたAPI)を順次呼び出して複数ステップのタスクを完結させる機能です。単純な文書検索を超えた外部システム連携が必要な場合に使用します。 選択肢AのKnowledge Basesはドキュメントをベクトルデータベースに格納してRAGを実現するサービスであり、APIの自律的な呼び出しや複数ステップの処理完結には対応していません。 選択肢BのGuardrailsは有害コンテンツや個人情報などをフィルタリングするコンテンツ安全制御の機能であり、タスクの実行やAPI連携は行いません。 選択肢DのModel Evaluationは複数モデルの精度・品質を比較評価するためのサービスであり、本番のチャット処理や社内APIの呼び出しには関与しません。

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